Dustmicro的博客

本文档详细解析RAG（检索增强生成）系统的工作流程，从用户提问到最终回答分为五个关键步骤：提问优化（标准化问题表述）、混合检索（结合语义与关键词匹配获取候选片段）、筛选重排（去除冗余、排序相关片段）、增强输入构建（组合问题、片段与提示词）和模型生成（整合信息形成连贯回答）。以"LLM训练数据核心条件"为例，展示了系统如何通过多轮处理将原始知识片段转化为精准回答。该系统设计旨在保证回答既基于知识库内容，又具备良好的逻辑连贯性，适用于知识库搭建和RAG优化场景。

在智能体系统中，知识库扮演着举足轻重的角色，堪称智能体的 “领域大脑”。它负责存储、处理和检索结构化与非结构化数据，为智能体的决策和响应提供坚实的知识基础。智能体知识库的核心价值在于，为智能体提供领域专属的知识支撑（区别于大模型预训练），确保回答的准确性、逻辑性和数据溯源能力。在企业私有化部署场景中，它需满足严格的数据安全要求，防止数据泄露；能够兼容多种数据格式，适应不同类型的知识存储；同时具备高性能检索能力，快速响应用户请求，提升工作效率。

通俗解释：我们可以将⼤模型⽐喻为⼀个求知欲旺盛的“智能体”。它最初如同⼀张⽩纸，通过 “阅读”海量的⽂本、图⽚、代码等各种形式的知识（即数据），逐渐学习理解语⾔的规律、世界的常识、不同领域的信息，甚⾄学会推理和创作。这个“学习”的过程，就是⼤模型训练。其核⼼⽬标是构建⼀个具备强⼤基础能⼒的预训练模型 (Pre-trained Model)——即通用大语言模型，为后续针对特定任务的适配和优化打下坚实的基础。这个预训练阶段赋予模型通⽤的语⾔理解、知识推理、内容⽣成等核⼼能⼒，使其能够处理⼴泛的任务。

重在普及头部企业在AI落地的探索中总结出来的一些宝贵经验，为即将落地AI项目的企业提供实践提供借鉴，并在此基础上关注落地的六大关键要素整合一套符实践指引，最后探讨几个在这个过程中将面临的挑战。

AI的快速发展对人类的生活方式有哪些影响？我们是怎么从“AI能干什么”演进到“我们想用AI做什么”的？为什么说未来取代你的不是AI而是使用AI的人？