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问题向量化 - 到知识库所在向量数据库中进行相似的匹配 - Rerank模型召回得分最高的k个Chunks1用户提问后同样将用户的问句向量化。将用户的问句与向量数据库中的chunk匹配匹配出与问句向量最相似的Top K个2k的取值根据实际的场景不断测试选择最佳的k值。一般来说调大k值会增加召回片段中含有正确答案的概率但召回的无关信息更多模型生成的答案质量反而会更差3Temperature参数设置1 代表十分精确而0代表发散生成的内容会更有创造性需要根据自己的场景设置合适的Temperature值4Top K的排序方式检索返回的Top K会按照数据库中的顺序进行排序目的是保留原始数据库的上下文结构可以增加Top k的大小比如从10个增加到30个然后再使用更加精确的算法进行Rerank5、RAG知识库工程具体搭建流程请参考《开启智能体和知识库探索之旅Dify知识库搭建RAG》Query - 检索 - Prompt - LLM - 回复1连接向量数据库2加载向量模型3创建索引4取本地的文本文件并进行切分然后向索引中添加数据5使用查询从向量数据库中检索数据6将检索的结果进行汇总7将检索到的结果Prompt原始查询文本用户promptk个Chunks三者送到大语言模型LLMLLM将生成回答返回给用户七、企业知识库还需进行一些针对性的功能设计1、知识库管理支持对知识库、知识数据的全生命周期治理管理。用户可通过界面、接口等方式使用知识库管理功能。2、知识处理支持多种文件格式、多种数据类型的知识处理从杂乱无序的原始数据中处理获得高质量的知识信息。3、知识构建支持丰富的知识构建策略用户可根据实际知识数据情况进行配置从而达到最优的知识构建效果。4、知识检索支持向量、全文、混合等知识检索模式提供丰富的检索参数配置项。用户可通过任务流组件、接口等方式使用知识检索功能。八、大语言模型LLM在行业内典型的知识库应用场景1、文档片段检索利用知识库对完整文档分块并进行知识构建。通过用户输入的文本进行检索返回最相似的TopK个文档块。2、文本检索利用知识库对已经完成分块的文本直接进行知识构建。通过用户输入的文本进行检索返回最相似的TopK个文本。3、QA检索利用知识库对QA数据进行知识构建。通过用户输入的文本对QA进行检索返回最相似的TopK个QA数据。4、简易检索问答通过用户问题进行上述三类知识检索将检索结果用户问题拼接成提示词然后提供给大模型获得模型的回复典型的RAG检索生成问答流程。5、复杂检索对话复杂对话逻辑如拒答、问题分类、回答分路等需要通过任务流方式进行编排开发。业务侧需要进行对话逻辑、路径的设计从而明确使用知识检索的具体环节。九、基于RAG的知识库最基本的步骤实际应用时优化建议1、知识库的动态更新随着时间的推移知识库中的信息可能会过时或无效因此需要设计自动化的知识更新机制以保证系统回答的准确性和时效性。2、模型微调在不同的应用场景中可能需要对调用的模型进行选择或者对提示词进行优化来引导模型生成更符合预期的输出。3、混合检索策略可以结合向量检索与传统的关键词检索策略在保证检索精度的同时提高召回率。4、系统可扩展性确保系统能够随着数据量和请求量的增加而扩展避免性能瓶颈。使用分布式检索和生成技术是实现这一目标的关键。5、用户反馈循环引入用户反馈机制定期分析用户的查询和系统的响应持续改进模型和定期维护更新知识库提升整体系统的智能水平。6、多模态知识处理利用OCR技术等技术处理图片和视频等非文本知识源将其转换为可理解的纯文本数据丰富知识库的内容。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”