从0到1学习AI开发：掌握RAG、Embedding、Rerank等技术，助力行业应用落地

我们现在这技能圈儿，AI和那啥RAG技能，几乎便是立异的大监犯。明日这篇儿，我们得好好聊聊，从AI的根基常识到RAG技能的实际操作，啥模子微调、组织、评价，尚有多Agent架构的梦想和完成，都得细说一遍。

家养智能的迭代道路

我们的AI技能张开，就像是从严峻的纪律游戏降级到了严峻的机械学习大法。你看，那些大模子的张开历程，就像一棵大树，从单打独斗变成为了多任务能手。技能分类这东西，就像是个攻略，让我们明晰差距AI技能无能啥，又有哪些极限。要想深化AI这片江湖，这些根基常识是必没有可少的。

微调与数据集豫备

磨炼AI模子这事，得把微调这一步给搞利索了。用SFT这招，没有断给预磨炼和偏好优化加把劲，模子服从那是杠杠的。别忘了，搞个高质量的数据集，对模子功能精准度那也是至关紧张。这得经由数据群集、洗白白、贴标签等一系列的烦琐操作。

模子组织与评价

搞模子组织跟评价，这事是让AI跑得溜没有溜的要害。把模子合起来导出，再量化一下，能帮咱把模子弄小点、快点。本地组织这招，能保证数据喧嚣，处置速率也杠杠的。批量推理加自动评价，全方位给模子来总体检，看看它能否真有两下子。

RAG技能道理与实战

这RAG技能，几乎便是个信息处置小能手，把检索和天然生成俩本事合体，那AI零星措信任息的能耐直接开挂。从严峻的顺次操作到严峻的条件分说，再到能分叉的分支方法，这技能模块化梦想得那叫一个锐敏，顺应种种运用需要几乎没有要过轻松。就比方RAGFlow这个名字，实操下来，我们这技能牛X的功能几乎洞若没有雅火。

多Agent架构与相助

搞个多Agent零星，弄个实用的相助方法，那可真是个头疼的下场。Langgraph这东西，它搞了个多Agent架构，算是给这难题来了个规画梦想。多个小家伙一相助，处置起严峻任务来那是为非作恶。这架构，没有光让零星处置能耐下来了，还让零星变得锐敏，扩展性也是杠杠的。

未来展望与应战

技能这东西，越玩越初级，AI和RAG这些技能也得跟着变，特别东西多，应战也多。从Agent方法到AutoGen的实际操作，我们得没有断充电，跟上节拍，否则就得被扩展。日后这技能，更偏智能化、自动化，咱的任务和生计可得跟着大潮走，否则就OUT了。