作为一个被AI"惯坏"、已经很少亲自写代码的程序员，上周五在看《科技爱好者周刊》时看到了一段很有意思的代码：

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刚刚，Transformers v5 发布首个 RC（候选） 版本 v5.0.0rc0。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生）最初由Facebook AI Research（现Meta AI）团队在论文 Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks 中提出，并发表于NeurIPS 2020。

让我们一起来探索如何搭建这样的系统。首先，通常在 AI 知识库的语境下，我们最常提到的是 **RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成)**。

在由大模型、Agent 等技术驱动的新一轮“生产力革命”中，越来越多企业开始关注真正可规模化落地的 AI 生产力：如何让 AI 深入业务场景、托管关键系统、推动组织与流程重塑，正成为技术与管理者共同面临的新课题。

在由大模型、Agent 等技术驱动的新一轮“生产力革命”中，越来越多企业开始关注真正可规模化落地的 AI 生产力：如何让 AI 深入业务场景、托管关键系统、推动组织与流程重塑，正成为技术与管理者共同面临的新课题。

过去两年，AI热潮如火如荼，但当我们进入企业内部，看到的却是另一番现实图景：概念很热，Demo 很快，真正落到生产系统却步步惊心。模型看似聪明，但表现却频频“亮红灯”。客服系统就很典型——不是答不出来，而是答得不稳定、不可信、不可追责。RAG 在企业的落地，从来不是一个“大模型问题”，而是一个“系统架构问题”。要让一个智能客服具备可控性、一致性、稳定性，它必须拥有一条成熟的技术链路……

过去两年，AI热潮如火如荼，但当我们进入企业内部，看到的却是另一番现实图景：概念很热，Demo 很快，真正落到生产系统却步步惊心。模型看似聪明，但表现却频频“亮红灯”。客服系统就很典型——不是答不出来，而是答得不稳定、不可信、不可追责。RAG 在企业的落地，从来不是一个“大模型问题”，而是一个“系统架构问题”。要让一个智能客服具备可控性、一致性、稳定性，它必须拥有一条成熟的技术链路……

AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！