字节跳动RAG实践手册|附118页PDF文件下载

字节跳动作为一家在人工智能领域具有深厚技术积累的公司,在众多业务线中广泛应用了RAG技术。从智能客服到智能写作助手,从知识图谱构建到个性化推荐,RAG都发挥了重要作用。本手册旨在总结字节跳动在RAG实践中的经验和最佳实践,为各业务线提供指导,帮助大家更好地利用RAG技术解决实际问题,提升业务效率和用户体验。

以下为报告节选:

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本报告共计:118页。

如欲获取完整版PDF文件

 最后

我在一线科技企业深耕十二载,见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事,早已在效率与薪资上形成代际优势,我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包:

  • ✅AI大模型学习路线图
  • ✅Agent行业报告
  • ✅100集大模型视频教程
  • ✅大模型书籍PDF
  • ✅DeepSeek教程
  • ✅AI产品经理入门资料

如果你也想通过学大模型技术去帮助自己升职和加薪,可以扫描下方链接👇👇
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为什么我要说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型?

人工智能技术的爆发式增长,正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议,到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦,再到招聘会上排起的长队,AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

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智联招聘的最新数据给出了最直观的印证:2025年2月,AI领域求职人数同比增幅突破200% ,远超其他行业平均水平;整个人工智能行业的求职增速达到33.4%,位居各行业榜首,其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张,也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测,到2030年中国AI专业人才需求将达600万人,人才缺口可能高达400万人,这一缺口不仅存在于核心技术领域,更蔓延至产业应用的各个环节。

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资料包有什么?

①从入门到精通的全套视频教程

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
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② AI大模型学习路线图(还有视频解说)

全过程AI大模型学习路线

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③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了,这些是我精选出来的

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④各大厂大模型面试题目详解

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⑤ 这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理,鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位,在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利,同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制,且资料与智泊AI共享,相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目,无论你是小白还是有些技术基础的,这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇,转行大模型岗位。

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智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌,通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌,构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。

课堂上不光教理论,还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作,把课本知识变成真本事‌!

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如果说你是以下人群中的其中一类,都可以来智泊AI学习人工智能,找到高薪工作,一次小小的“投资”换来的是终身受益!

应届毕业生‌:无工作经验但想要系统学习AI大模型技术,期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌:非技术背景但关注AI应用场景,计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能 ‌突破瓶颈:传统开发者(Java/前端等)学习Transformer架构与LangChain框架,向AI全栈工程师转型‌。

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### 使用RAG技术切分PDF文件的方法或工具 在RAG(检索增强生成)技术中,切分PDF文件是一个关键步骤。以下是几种常用的方法和工具来实现这一目标。 #### 1. 使用PyPDF2进行PDF解析与切分 PyPDF2 是一个强大的Python库,可以用于读取、分割和合并PDF文件。结合RAG技术,可以先通过PyPDF2提取PDF中的文本内容,然后使用LangChain等工具对文本进行切分[^1]。 ```python import PyPDF2 def extract_text_from_pdf(pdf_path): text = "" with open(pdf_path, "rb") as file: reader = PyPDF2.PdfReader(file) for page in reader.pages: text += page.extract_text() return text ``` #### 2. 使用PDFMiner提取文本并进行语义切分 PDFMiner 是另一个强大的PDF解析库,支持提取文本、图片等元素。在RAG项目中,可以利用PDFMiner提取纯文本后,再使用滑动窗口或其他方法进行语义切分[^1]。 ```python from pdfminer.high_level import extract_text def extract_text_with_pdfminer(pdf_path): return extract_text(pdf_path) ``` #### 3. 使用pdfplumber专注于文本提取 pdfplumber 是一个专注于文本提取的PDF解析库,适合处理复杂的PDF文件。它可以提取表格、图像等信息,并将其转化为结构化数据。在RAG项目中,pdfplumber 提供了更精确的文本提取能力,便于后续的语义切分[^1]。 ```python import pdfplumber def extract_text_with_pdfplumber(pdf_path): text = "" with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf: for page in pdf.pages: text += page.extract_text() return text ``` #### 4. 使用LangChain进行文本切分 LangChain 提供了多种文本切分器,例如 `CharacterTextSplitter` 和 `RecursiveCharacterTextSplitter`。这些工具可以根据字符数或递归规则对文本进行切分,非常适合RAG项目中的语义单元拆分需求[^2]。 ```python from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter def split_text(text): text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( separators=["\n\n", "\n", " ", ""], chunk_size=100, chunk_overlap=20, length_function=len, ) return text_splitter.split_text(text) ``` #### 5. 滑动窗口法与非滑动窗口法 在RAG项目中,PDF文档划分可以通过滑动窗口法或非滑动窗口法实现。滑动窗口法允许重叠的文本块,从而提高语义检索的准确性;而非滑动窗口法则避免了重复,适用于某些特定场景[^3]。 #### 6. 不同的文本切分策略 根据实际需求,可以选择不同的文本切分策略: - **CharacterTextSplitter**:基于字符数量进行切分。 - **RecursiveCharacterTextSplitter**:基于递归规则进行切分,适合复杂文本结构。 - **基于文件类型的切分**:针对不同类型的文件(如PDF、Word、Python代码、Markdown)采用不同的切分方法。 - **基于滑动窗口的语义切分**:通过滑动窗口技术提高语义单元的完整性[^4]。 ### 示例代码 以下是一个完整的示例,展示如何使用上述工具和方法完成PDF文件的切分: ```python import PyPDF2 from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter # 提取PDF文本 def extract_text_from_pdf(pdf_path): text = "" with open(pdf_path, "rb") as file: reader = PyPDF2.PdfReader(file) for page in reader.pages: text += page.extract_text() return text # 切分文本 def split_text(text): text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( separators=["\n\n", "\n", " ", ""], chunk_size=100, chunk_overlap=20, length_function=len, ) return text_splitter.split_text(text) # 主函数 def main(pdf_path): text = extract_text_from_pdf(pdf_path) chunks = split_text(text) return chunks if __name__ == "__main__": pdf_path = "example.pdf" chunks = main(pdf_path) print(chunks) ```
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