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大模型开发基础、RAG基础与架构、RAG与LangChain、模型微调与私有化大模型
一、大模型开发基础
大模型开发通常涉及以下几个基础方面：
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开发语言：Python是最常用的语言，而C/C++在性能要求较高时也会被使用。
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开发框架和工具库：熟悉如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、Pytorch、Tensorflow、Keras和Onnx等工具，这些是进行数据科学和机器学习项目的重要工具。
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数学知识：掌握线性代数、微积分、概率论及凸优化等基本数学知识，是进行算法开发和模型训练的基础。
二、RAG基础与架构
RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种技术范式，通过“检索外部知识→增强大模型输入→生成精准回答”的流程，提升回答的专业性和实时性。其基础架构通常包括以下几个核心组件：
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嵌入模型：将文本转换为向量表示。
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生成模型：负责最终的内容生成。
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重排序模型（可选）：优化检索结果的相关性。
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向量数据库：存储和检索向量化的内容。
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提示模板：规范化的查询处理模板。
RAG的架构可以从基础到高级分为多种模式，如Naive RAG、Retrieve-and-Rerank、Multimodal RAG和Graph RAG等，每种模式在检索策略、上下文处理和应用场景上有所不同。
三、RAG与LangChain
LangChain是一个框架，而RAG是LangChain支持的一种核心技术应用模式。LangChain提供了一套完整的工具链来简化RAG的实现流程，包括文档加载、文本分块、向量化、存储、检索和生成回答等关键步骤。开发者无需手动处理这些复杂细节，通过LangChain的API可以快速搭建RAG流程。
四、模型微调与私有化大模型
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模型微调：
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定义：在预训练的大型AI模型基础上，通过在特定任务上的进一步训练，使模型更好地适应特定的应用场景或数据集。
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目的：提高模型在特定任务上的表现，如理解特定行业术语、处理特定交互模式等。
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过程：使用较小的、特定领域的数据集对模型进行再训练，调整模型参数。
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私有化大模型：
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增强数据安全与隐私保护：避免敏感信息泄露给第三方或公有云服务提供商。
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提高模型的针对性和有效性：通过行业版或企业版的微调/领域知识增强，使模型更适应特定业务场景和数据特点。
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定义：将预训练的大型人工智能模型部署到企业自己的硬件环境或私有云平台上。
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目的：
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挑战：需要企业具备相应的硬件资源和运维能力，以及对模型进行持续更新和维护的能力。
综上所述，大模型开发、RAG技术、LangChain框架以及模型微调和私有化部署都是当前人工智能领域的重要话题和技术趋势。掌握这些技术和方法，对于提升AI应用的性能和效果具有重要意义。
