m0_55841508的博客

摘要：本文介绍了RAG（检索增强生成）技术如何解决通用大模型在实际业务中的三大痛点：知识局限性、数据安全性和模型幻觉问题。RAG通过索引、检索和生成三个步骤，将外部知识融入大模型回答过程。文章详细阐述了RAG的离线索引构建（文档解析、向量化、入库）和在线计算流程（检索、召回、重排、生成），并对比了常见开源RAG框架。最后，基于Yuan2-2B-Mars模型进行实战演示，包括环境准备、模型下载、索引构建和检索生成实现，验证了RAG能显著提升回答准确性。实验结束后强调需关闭PAI实例以避免资源浪费。

本文概述了大模型的核心概念、发展历程和构建过程。大模型是基于超大规模参数和数据的语言模型，具备涌现能力，其构建分为预训练、有监督微调和人类反馈强化学习三个阶段。开源与闭源大模型各具优势，共同推动AI进步。应用开发需掌握Prompt工程、Embedding检索和参数高效微调等范式，可使用Gradio/Streamlit等工具快速构建应用。部署方式可根据需求选择API调用或本地部署，Datawhale开源教程提供了从理论到实践的学习路径。