RAG（Retrieval-Augmented Generation）意思是“检索增强的生成”。这是一种结合检索（Retrieval）和生成（Generation）的机器学习模型，通常用于自然语言处理任务，如文本生成、问答系统等。在AI大模型开发实战中，搭建自有的RAG知识库对系统具有十分重要意义，可以提升模型的回答准确性、增强领域专业性、提高响应速度、保护数据隐私、实现个性化服务，并持续优化和改

在生成式人工智能（Generative AI）快速发展的当下，大语言模型（LLMs）的幻觉问题始终是制约其落地应用的关键瓶颈。检索增强生成（RAG）技术通过引入外部知识库，将动态检索与生成能力结合，为解决这一难题提供了重要思路。

随着人工智能技术的快速发展，尤其是大型语言模型（LLMs）和多模态模型的出现，越来越多的传统软件开发者开始考虑向这一新兴领域转型。对于前端开发者而言，这种转变不仅意味着学习新的技术和工具，还涉及到思维方式的转换。本文将探讨前端开发者在转向大模型领域时可选择的岗位、各岗位的原因分析以及如何有效实现职业转型。

本文主要介绍了向量数据库的原理和实现，包括向量数据库的基本概念、相似性搜索算法、相似性测量算法、过滤算法和向量数据库的选型等等。向量数据库是崭新的领域，目前大部分向量数据库公司的估值乘着 AI 和 GPT 的东风从而飞速的增长，但是在实际的业务场景中，目前向量数据库的应用场景还比较少，抛开浮躁的外衣，向量数据库的应用场景还需要开发者们和业务专家们去挖掘。读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型

MaxKB 即 Max Knowledge Base，是一款基于大语言模型和检索增强生成（RAG）技术的开源知识库问答系统，具有以下特点：功能强大：支持直接上传文档或自动爬取在线文档，并对文本自动拆分、向量化和 RAG，可有效减少大模型幻觉，提供良好的智能问答交互体验。

向量数据库的要点总结什么是向量数据库？• 用于存储、索引、查询和检索高维向量数据。• 特别适合处理非结构化数据（如图像、音频、文本）。• 实现传统数据库难以完成的高级分析和相似性搜索。传统数据库的局限性• 无法理解非结构化数据的意义。• 无法有效搜索或分类复杂的文档、音频和图像数据。

《大模型RAG实战》系列文章将深入讲解如何构建实用的大模型检索增强生成系统，重点聚焦知识库管理、检索效果提升和本地模型部署等关键技术。文章详细介绍了知识库的三类数据来源（文件、网页、数据库）以及LlamaIndex框架处理数据的四个核心步骤：加载数据、转换数据、建立索引和存储数据。通过代码示例展示了如何加载本地文件、网页信息，并实现文本分割和去重功能。该系列最终将形成一套可运行的实用系统，帮助开发

什么是向量数据库？• 用于存储、索引、查询和检索高维向量数据。• 特别适合处理非结构化数据（如图像、音频、文本）。• 实现传统数据库难以完成的高级分析和相似性搜索。传统数据库的局限性• 无法理解非结构化数据的意义。• 无法有效搜索或分类复杂的文档、音频和图像数据。向量数据库的核心特性•• 数据以向量形式存储，捕捉语义和上下文。• 每个向量由ID（唯一标识）、维度（数值表示）、有效负载（元数据）组成

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模

在当今数字化时代，企业知识库的建设和维护对于提升工作效率和服务质量至关重要。AI聊天机器人作为知识库的交互界面，可以提供24/7的即时服务。本文将介绍如何使用 Dify 这一工具快速搭建企业知识库聊天机器人，它可以当你企业的职能客服，也可以做你企业内部培训的老师。相比起传统的“智能客服”，加入大语言模型后的AI客服能更清楚用户想问什么问题，在匹配你提供的知识库的内容进行回答，这样看上去会更懂用户，