程序员必看！RAG 实践指南：一文吃透大模型 RAG 全流程

冻感糕人~

1719人浏览 · 2025-10-06 10:15:00

冻感糕人~ · 2025-10-06 10:15:00 发布

一、深入理解 RAG：检索增强生成技术解析

在生成式 AI 技术迅猛发展的今天，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 已成为突破大模型知识局限的关键技术路径。它并非单一算法，而是一套融合信息检索能力与生成式大语言模型（LLM）创造力的复合型智能架构。与传统 LLM 仅依赖训练阶段 “固化” 的知识储备不同，RAG 在生成回答前，会主动从预设的外部信息源（如企业内部知识库、行业权威文档库、实时新闻接口等）中精准筛选相关内容，再以这些真实、新鲜的信息为依据，生成逻辑严谨、内容可靠的回复 —— 相当于为 AI 赋予了 “实时查阅权威资料并整合分析” 的能力。

从产业落地角度看，RAG 技术的核心价值在于精准解决了生成式大模型在实际应用中的四大关键痛点，甚至在部分场景下实现了 “低成本赋能专业能力” 的突破：

突破知识时效性瓶颈：彻底打破 LLM 训练数据的 “时间枷锁”。例如，某政务 AI 咨询系统若基于 2023 年训练的 LLM 开发，原本无法解答 2024 年新出台的社保政策；但通过 RAG 对接政府官网的实时政策数据库，可即时获取最新条文并生成解读，无需投入巨额成本对大模型进行全量重新训练。
大幅降低 “幻觉” 风险：从机制上减少 AI 虚构信息的可能性。生成式 AI 有时会输出看似合理却与事实相悖的 “幻觉内容”，而 RAG 生成的每一条回复都能追溯到外部资料库中的具体来源（如某份医疗指南、某部法律法规条文），用户可通过溯源验证信息真实性，这在医疗诊断辅助、法律文书起草等对准确性要求极高的领域尤为关键。
筑牢数据安全防线：为敏感场景提供 “安全可控” 的知识调用模式。在金融、军工等行业，若直接将客户隐私数据、核心技术参数等敏感信息用于 LLM 训练，可能存在数据泄露风险；而 RAG 采用 “外挂知识库” 的模式，敏感信息仅在检索环节临时调用，不进入模型训练流程，从源头规避了隐私泄露的隐患。
降低垂直领域赋能门槛：实现 “零训练成本” 的专业知识整合。对于基因测序、航空发动机维修等高度细分的垂直领域，传统 LLM 的通用知识往往难以满足需求；而 RAG 可直接对接该领域的专业数据库（如基因序列数据库、设备维修手册库），无需企业投入资源训练专属大模型，即可让 AI 具备专业级的问答能力。

此外，RAG 的高灵活性还体现在 “知识库的定制化适配” 上：企业可根据业务需求搭建私有知识库（如内部产品手册、客户服务案例库），科研人员也能接入学术论文数据库、专利检索系统等公开资源，让 AI 的回答始终贴合特定场景的信息需求，这也是它能在各行各业快速落地的重要原因之一。

二、RAG核心流程

2.1 知识准备阶段：构建高质量知识库

知识准备阶段的核心目标是将分散、非结构化的原始数据，转化为可被高效检索的结构化向量数据，为后续问答提供精准的知识支撑。该阶段主要包括数据预处理、内容分块、向量化、向量数据库入库四个步骤。

1、数据预处理：从 “原始数据” 到 “干净信息”

数据预处理是提升 RAG 检索精度的基础，旨在去除噪声、统一格式，为后续环节提供高质量的文本素材。主要包括文档解析、数据清洗与标准化、元数据提取三个子步骤：

（1）文档解析：突破格式壁垒，提取有效文本

文档解析的核心是将不同格式的原始文档（如 Markdown、PDF、HTML、Excel 表格等）转化为统一的文本格式，并处理特殊内容（如代码块、图片说明、表格数据）。

输入：各类原始文档（如产品手册 PDF、技术博客 HTML、会议纪要 Markdown）
核心操作：
- 提取纯文本内容（如解析 Markdown 的标题层级、段落结构，识别 PDF 中的正文与注释）；
- 处理特殊格式内容（如将表格数据转化为 “表头 + 行数据” 的文本描述，提取图片的 alt 标签或 OCR 识别结果作为补充信息）。

例如，一份关于 “ROMA 跨平台框架” 的 Markdown 文档解析后，会转化为结构化文本：

[标题] 什么是ROMA？
[段落] ROMA是全自主研发的前端开发框架，基于自定义DSL（Jue语言）开发，支持一份代码在iOS、Android、Harmony、Web四端运行，属于跨平台解决方案。
[段落] ROMA框架的中文名为“罗码”，目前已应用于多款企业级应用开发。
[标题] ROMA核心优势
[列表项] 跨平台兼容性：适配主流操作系统与浏览器，无需针对不同终端单独开发；
[列表项] 开发效率：基于Jue语言简化语法，降低跨平台开发学习成本。

在实际解析过程中，还需结合视觉模型（处理扫描版 PDF）、布局分析模型（识别文档中的标题、正文、图表位置）、语义理解模型（提取表格中的关键信息）等工具，确保解析结果的完整性与准确性。

（2）数据清洗与标准化：统一格式，提升一致性

数据清洗与标准化的目标是消除文本中的噪声信息，统一格式规范，使后续的向量化过程更精准。主要操作包括：

去除无用信息：删除特殊字符（如#、@、&等无意义符号）、HTML 标签（如、）、乱码（如Ã¥Â¹Â³Ã¥ÂÂ°）及重复内容；
格式标准化：统一时间格式（如 “昨天” 转化为 “2025-07-16”，“2025/7/17” 转化为 “2025-07-17”）、单位格式（如 “5kg” 统一为 “5 千克”，“100Mbps” 统一为 “100 兆比特每秒”）；
文本优化：修正错别字（如 “跨平 - 台” 修正为 “跨平台”）、简化冗余表述（如 “非常重要的关键信息” 简化为 “关键信息”）。

该过程可借助 NLTK、spaCy 等 NLP 工具实现自动化处理，例如：

原始文本：ROMA框架今天的室外温度为35°C，天气晴朗，适合户外测试。
清洗后：ROMA框架 2025-07-17 的室外温度为35摄氏度，天气晴朗，适合户外测试。

（3）元数据提取：为文本添加 “身份标签”

元数据是描述数据属性的 “数据”，不仅能为文本提供额外上下文，还能提升后续检索的精准度。常见的元数据类型包括：

基础属性：文档来源（如 URL、文件路径、数据库名称）、创建 / 更新时间、作者 / 机构、文档类型（如学术论文、产品手册、新闻稿）；
内容属性：关键词（如 “ROMA、跨平台开发、前端框架”）、核心实体（如产品名、技术术语、地域名称）、文本长度（如字符数、词数）。

元数据在 RAG 中的核心作用的体现在两方面：

提升检索效率：可按元数据筛选范围（如 “2024 年以后的技术文档”“来自某权威机构的医疗指南”），缩小检索范围，减少无效结果；
丰富回答上下文：生成回答时可附带元数据（如 “来源：某行业报告 2024 版”“更新时间：2024-10-01”），增强信息可信度。

常见的元数据提取方式包括：

工具解析：通过正则表达式提取文档标题、日期，借助 HTML 解析工具获取网页作者信息；
NLP 技术：使用命名实体识别（NER）提取文本中的产品名、地域名，通过关键词提取算法（如 TF-IDF）生成核心关键词；
外部 API 调用：对接 Google Scholar API 获取学术论文的作者、引用量，调用 Wikipedia API 获取词条的更新时间。

例如，一份关于 ROMA 框架的文档元数据可表示为：

complete_metadata_chunk1 = {
    'file_path': '/company_docs/roma_framework/intro.md',
    'file_name': 'roma_intro.md',
    'chunk_id': 'roma_001',
    'section_title': '什么是ROMA？',
    'content_type': '技术产品说明',
    'main_topic': '跨平台前端开发框架',
    'core_entities': {
        'products': ['ROMA框架', 'Jue语言'],
        'platforms': ['iOS', 'Android', 'HarmonyOS', 'Web']
    },
    'creation_date': '2025-07-02',  # 从文件属性获取
    'word_count': 128,  # 文本统计得出
    'source_type': '企业内部技术文档'
}

2、内容分块（Chunking）：平衡检索精度与语义完整性

内容分块是将长文档切分为短文本块的过程，其核心目标是解决向量模型的 token 长度限制，同时确保每个文本块保留完整的语义信息 —— 分块策略的优劣直接影响后续检索的精度与生成回答的连贯性。

常见分块策略对比

不同分块策略各有优劣，需根据文档类型（如长文档、短文档、技术手册）选择适配方案：

分块策略	核心逻辑	优点	缺点	适用场景
按大小分块	按固定字符数 / Token 数切分（如每 500 字符为一块）	实现简单、计算开销小，块大小均匀便于管理	可能切断语义单元（如句子、段落被拆分到不同块）	非结构化长文档（如小说、新闻稿）的快速处理
按段落分块	以文档自然段落为单位切分	尊重文档结构，保留完整语义单元	段落长度差异大（如有的段落 100 字符，有的 1000 字符），影响检索均衡性	结构化文档（如技术手册、学术论文）
按语义分块	基于文本语义相似度动态调整分块边界（如通过 BERT 模型识别主题切换点）	保持语义连贯性，精准识别主题边界	计算开销大，依赖模型质量，结果可重复性低	专业技术文档（如代码注释、设备维修手册）

例如，采用 “按大小分块” 处理 ROMA 框架介绍文档时，可能出现语义断裂：

分块 1：ROMA是全自主研发的前端开发框架，基于自定义DSL（Jue语言），一份代码可在iOS、Android、Harmony
分块 2：、Web四端运行，属于跨平台解决方案。ROMA框架的中文名为“罗码”

而采用 “按语义分块” 时，会根据主题完整切分：

分块 1：ROMA是全自主研发的前端开发框架，基于自定义DSL（Jue语言），一份代码可在iOS、Android、Harmony、Web四端运行，属于跨平台解决方案。
分块 2：ROMA框架的中文名为“罗码”，目前已应用于多款企业级应用开发，包括电商APP、办公协作工具等。

分块优化技巧

为提升分块效果，实际应用中常采用以下优化方式：

混合分块策略：先按段落分块，再对超过设定长度（如 1000 字符）的段落按语义进一步拆分，兼顾结构完整性与块大小均衡；
设置重叠区域：在相邻块之间保留部分重叠内容（如每块末尾保留 100 字符与下一块开头重叠），避免关键信息因分块断裂而被遗漏；
结合元数据辅助分块：根据文档的章节标题、小标题等元数据，确保同一主题的内容被划分到同一文本块。

常用分块工具

LangChain：提供 RecursiveCharacterTextSplitter（递归字符分块）、MarkdownTextSplitter（Markdown 格式专用分块）等多种工具，支持自定义分块规则；
spaCy：基于语言学规则实现句子级、段落级分块，支持多语言处理；
NLTK：提供句子分割器（SentenceTokenizer），适合简单的文本分块需求。

3、向量化（Embedding）：将文本转化为 “机器可理解的语言”

向量化是将文本块转化为低维数值向量的过程，其核心目标是让计算机能够 “理解” 文本语义 —— 通过向量的相似度来衡量文本内容的相关性。简单来说，就是用一组数字代表文本的 “核心含义”，例如 “ROMA 是跨平台框架” 与 “罗码支持多端运行” 的向量会高度相似。

向量化原理与示例

向量化模型通过学习文本的语义特征，将高维文本数据（如每个字符为一个维度）压缩到低维空间（通常为 384-1536 维）。例如，“ROMA 是一个跨平台解决方案” 这句话经向量化后，可能生成如下 384 维向量（仅展示部分维度）：

{
    "chunk_id": "roma_001",
    "text": "ROMA是全自主研发的前端开发框架，基于自定义DSL（Jue语言），一份代码可在iOS、Android、Harmony、Web四端运行，属于跨平台解决方案。",
    "vector": [0.042, -0.019, 0.061, -0.035, 0.028, ..., 0.026],  # 共384个数值
    "metadata": {
        "source": "roma_intro.md",
        "section_title": "什么是ROMA？",
        "content_type": "技术说明"
    }
}

常用向量化模型对比

不同向量化模型在维度、性能、适用场景上存在差异，需根据需求选择：

模型名称	开发者	向量维度	核心特点	适用场景
all-minilm-l6-v2	Hugging Face	384	轻量级模型，推理速度快，支持多语言，适合资源受限环境	中小型项目、原型开发
Text-embedding-ada-002	OpenAI	1536	语义理解精度高，支持长文本处理	对精度要求高的场景（如法律文档检索）
BGE（Baidu General Embedding）	百度	768	在中文语义理解任务上表现优异，MTEB 排行榜排名前列	中文场景（如中文文档检索、政务问答）
BERT embedding	Google	768（base 版）/1024（large 版）	通用性强，支持微调适配特定领域	需自定义优化的垂直领域（如医疗、金融）

4、向量数据库入库：构建高效检索索引

向量数据库的核心作用是存储向量化后的文本向量与元数据，并通过特殊的索引结构（如 IVF、HNSW）支持快速相似性搜索，解决传统数据库无法高效处理向量数据的问题。

常用向量数据库对比

数据库名称	部署复杂度	核心优势	主要局限	适用场景
ChromaDB	低	开源免费，轻量级部署，Python 集成便捷，支持内存模式	不支持分布式扩展，仅适合小规模数据（百万级向量以内）	原型开发、个人项目、小规模应用
FAISS	中	开源，支持十亿级向量检索，检索速度快	需自行开发存储与管理功能，缺乏完善的运维工具	学术研究、大规模数据检索（如推荐系统）
Milvus	高	开源分布式向量数据库，支持水平扩展，多数据类型兼容	部署与运维复杂，资源消耗大	企业级生产环境（如金融风控、医疗数据检索）
Pinecone	低	全托管 SaaS 服务，自动扩缩容，无需关注底层运维	成本较高，数据存储在第三方云平台，敏感数据需谨慎	无专业运维团队的企业、快速上线的 SaaS 应用
Elasticsearch	高	支持向量检索与全文检索结合，生态系统完善，兼容结构化数据	向量检索性能弱于专用向量数据库	需同时支持全文检索与向量检索的场景（如日志分析）

2.2 问答阶段：实现 “精准检索 + 智能生成”

问答阶段是 RAG 与用户交互的核心环节，通过接收用户查询、检索相关知识、整合信息并生成回答，完成 “从问题到答案” 的闭环。该阶段主要包括查询预处理、数据检索、重排序、信息整合、LLM 生成五个步骤。

1、查询预处理：优化用户查询，提升检索精准度

用户输入的查询可能存在表述模糊、格式不规范等问题（如 “罗码框架能做啥”），需通过预处理转化为标准化的检索请求，主要包括以下操作：

意图识别：使用分类模型区分查询类型（如事实查询 “ROMA 支持哪些平台”、建议类查询 “如何用 ROMA 开发 APP”、闲聊类查询 “ROMA 名字的由来”），针对不同类型采用不同检索策略；
查询清洗与标准化：与数据预处理逻辑类似，删除查询中的无意义字符（如“呃”“那个”等语气词）、修正错别字（如“罗吗”修正为“ROMA”），统一格式（如“24年的更新”转化为“2024年的更新”）；
查询增强：通过LLM生成查询的同义词或扩展表述（如“ROMA能开发什么”扩展为“ROMA框架支持开发哪些类型的应用”“ROMA可用于哪些终端的开发”），同时结合历史会话补全上下文（如用户此前询问过“ROMA的开发语言”，当前查询“如何实现跨端适配”时，自动补充“基于Jue语言的ROMA框架如何实现跨端适配”），提升检索召回率。

例如，用户输入模糊查询“罗码框架做APP行不”，经预处理后转化为标准化查询：“ROMA框架是否支持开发APP？该框架开发APP时需满足哪些条件？”

2、数据检索（召回）：从知识库中筛选相关信息

数据检索是根据预处理后的查询向量，从向量数据库中筛选出与查询语义相似的文本块，主要包括向量化、多策略检索两个步骤：

（1）查询向量化

使用与知识准备阶段完全一致的向量化模型，将预处理后的查询转化为向量。例如，查询“ROMA是什么？”经Text-embedding-ada-002模型处理后，生成1536维向量：

{
    "query_vector": [0.051, -0.022, 0.074, ..., 0.032],
    "retrieval_params": {
        "top_k": 5,  # 筛选前5个最相似的文本块
        "score_threshold": 0.75,  # 仅保留相似度得分≥0.75的结果
        "filter": {"content_type": "技术文档", "creation_date": ">2024-01-01"}  # 按元数据过滤
    }
}

需注意，查询向量化必须与文档向量化使用同一模型，否则向量空间不统一，无法准确计算相似度。

（2）多策略检索

为平衡检索召回率与精度，实际应用中常采用多种检索策略结合的方式：

向量相似度检索：通过余弦相似度、欧氏距离等算法，计算查询向量与数据库中所有文本向量的相似度，筛选出top-k个结果，适合捕捉语义关联（如“跨端开发工具”与“ROMA框架”的关联）；
关键词检索：基于倒排索引，检索包含查询中核心关键词（如“ROMA”“跨平台”）的文本块，适合精准匹配特定术语（如法律条文、技术参数）；
混合检索：先通过关键词检索缩小范围（如筛选含“ROMA”的文本块），再在该范围内进行向量相似度检索，兼顾精准度与语义关联性，是目前应用最广泛的策略。

例如，检索“ROMA框架的跨端适配原理”时，先通过关键词检索筛选出含“ROMA”“跨端适配”的文本块（约20个），再通过向量相似度计算，最终选出前5个最相关的文本块，包括“ROMA的DSL语言跨端编译逻辑”“ROMA对HarmonyOS的适配方案”等内容。

3、重排序（Reranking）：优化检索结果，提升相关性

初步检索结果可能存在“语义偏差”问题（如因关键词匹配误判相关度，或向量相似度未考虑上下文细节），重排序阶段通过更精细的语义分析，对初步结果重新打分排序，进一步提升相关性。

重排序原理

重排序模型（如Cross-Encoder）会同时输入“用户查询”与“初步检索到的文本块”，通过深度语义理解计算两者的真实关联度，而非仅依赖单独的向量相似度。例如，初步检索可能将“ROMA框架的历史版本”排在“ROMA的跨端适配方法”之前（因含“ROMA”关键词更多），但重排序模型通过分析查询意图“跨端适配原理”，会将“ROMA的跨端适配方法”重新排在首位。

关键步骤

分数计算：使用重排序模型对每个初步检索结果打分，分数越高表示与查询关联度越强；
分数归一化：将模型输出的原始分数（可能为任意实数）映射到[0,1]区间，便于与向量相似度分数对比；
结果排序：结合归一化后的重排序分数与向量相似度分数（如按7:3权重加权），生成最终排序结果。

常用重排序模型

Cross-Encoder（如cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2）：轻量级模型，推理速度快，适合中小规模检索结果重排序；
BERT-Reranker：基于BERT的重排序模型，语义理解精度高，但计算开销较大，适合对精度要求极高的场景（如医疗诊断辅助）；
ColBERT：兼顾精度与速度，通过上下文感知的词级交互计算关联度，适合大规模数据重排序。

4、信息整合：构建LLM生成的“优质提示词”

信息整合阶段的核心是将重排序后的文本块转化为符合LLM输入要求的提示词（Prompt），需兼顾信息完整性与上下文窗口限制（如GPT-4的上下文窗口约为8k-128k Token），主要包括以下操作：

（1）文本筛选与截断

筛选核心信息：保留重排序后top-3~top-5的文本块（过多会导致提示词冗长，过少可能遗漏关键信息）；
长文本截断：对超过设定长度（如500 Token）的文本块，通过LLM生成摘要（如“ROMA的跨端适配原理：1. 通过Jue语言编译为各端原生代码；2. 统一渲染引擎适配不同系统…”），确保提示词总长度不超过LLM的上下文限制。

（2）提示词模板设计

设计结构化提示词模板，明确LLM的回答规则，减少“幻觉”风险。模板需包含以下要素：

角色定义：明确LLM的身份（如“你是ROMA框架技术专家，需基于提供的参考信息回答问题”）；
参考信息：列出筛选后的文本块及对应的元数据（如“[参考1，来源：ROMA技术手册2024版] ROMA框架通过自定义DSL语言实现跨端开发…”）；
回答要求：限定回答范围（如“仅基于参考信息回答，不添加外部知识”）、格式要求（如“分点说明，每点标注对应的参考来源”）、拒绝规则（如“若参考信息中无相关内容，直接回复‘无法回答该问题’”）。

例如，针对查询“ROMA框架的跨端原理是什么？”的提示词模板：

角色：你是ROMA框架技术专家，需严格基于以下参考信息回答用户问题，不引入外部知识。

参考信息：
[参考1，来源：ROMA技术手册2024版，章节3.1] ROMA框架基于自定义DSL语言（Jue语言）开发，开发者编写一份Jue代码后，框架会通过内置编译器将代码分别编译为iOS的Swift代码、Android的Kotlin代码、HarmonyOS的ArkTS代码及Web的JavaScript代码，实现“一次开发，多端运行”。
[参考2，来源：ROMA开发者文档，2024-05更新] ROMA框架的跨端适配还依赖统一的渲染引擎：针对不同终端的显示特性，渲染引擎会自动调整布局、字体、交互逻辑，确保各端应用体验一致，无需开发者单独适配。

回答要求：
1. 分点说明ROMA框架的跨端原理，每点标注对应的参考来源；
2. 语言简洁，避免技术术语堆砌；
3. 若参考信息中无相关内容，直接回复“无法回答该问题”。

用户问题：ROMA框架的跨端原理是什么？
回答：

5、LLM生成：输出最终回答

将整合后的提示词输入生成式大语言模型（如GPT-4、Claude 3、文心一言等），LLM会基于提示词中的参考信息与规则，生成逻辑连贯、来源可溯的回答。

生成结果示例

基于上述提示词，LLM生成的回答可能如下：

ROMA框架的跨端原理主要包括两方面：
1. 自定义DSL语言编译适配（参考1：ROMA技术手册2024版，章节3.1）：开发者编写一份基于Jue语言（ROMA自定义DSL）的代码，框架通过内置编译器将其分别转化为各终端的原生代码（如iOS的Swift代码、Android的Kotlin代码等），实现“一次开发，多端运行”；
2. 统一渲染引擎适配（参考2：ROMA开发者文档，2024-05更新）：针对不同终端的显示特性（如屏幕尺寸、操作系统交互逻辑），框架的统一渲染引擎会自动调整应用的布局、字体、交互方式，确保各端应用体验一致，无需开发者单独适配。

实际应用中的优化点

多模型选择：根据场景选择适配的LLM，如中文场景优先选择文心一言、通义千问，技术文档生成优先选择CodeLlama；
输出校验：通过LLM自身或第三方工具校验回答是否完全基于参考信息（无“幻觉”）、来源标注是否准确，若存在问题则重新调整提示词或补充检索；
多轮交互：若用户对回答不满意（如“需要更详细的编译流程说明”），可将历史对话与新需求整合为新提示词，重新触发检索与生成流程，实现多轮问答。

三、RAG技术的进阶挑战与优化方向

尽管基础RAG流程已能满足多数场景需求，但在实际落地中仍面临多方面挑战，需针对性优化：

多模态内容处理：当前RAG主要聚焦文本数据，如何高效处理图片、表格、音频等多模态内容（如解析PDF中的流程图、提取表格中的数据），需结合OCR技术、多模态Embedding模型（如CLIP）实现跨模态检索；
动态知识库更新：当外部知识库（如企业产品手册、行业政策）更新时，如何实现向量数据库的增量更新（而非全量重新入库），减少资源消耗，需优化向量索引的动态调整机制；
长文档理解能力：对于百万字级的长文档（如法律合同、学术专著），现有分块策略可能导致语义割裂，需结合文档结构分析（如章节层级、逻辑关系）实现“分块-整合-推理”的端到端处理；
领域适配性提升：在医疗、金融等专业领域，如何让RAG理解行业术语、遵循领域规则（如医疗数据隐私保护），需通过领域内数据微调Embedding模型与LLM，提升专业语义理解能力。

未来，随着向量数据库性能的提升、多模态模型的发展，RAG技术将进一步突破现有局限，成为连接“海量知识”与“智能生成”的核心基础设施，为各行业的AI应用提供更精准、更安全、更专业的知识支撑。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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