必看！产品经理需要知道的AI相关知识（二）

本文主要是介绍必看！产品经理需要知道的AI相关知识（二），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

本文深入探讨了RAG（检索增强生成）技术和向量化方法，这两种技术在提高数据处理效率、优化自然语言处理及应用落地方面展现出了巨大的潜力。通过具体实例和技术解析，我们将揭示这些技术如何在多个领域内提升信息的可用性和准确性，以及它们对未来技术发展的可能影响。

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一、什么是RAG

RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）的缩写，是当前大语言模型应用落地的一项关键技术。它通过将检索模型和生成模型结合在一起，提高了生成内容的相关性和质量。具体来说，RAG的运作机制可以分为以下几个方面：

1. 检索模型

功能：检索模型负责从一组给定的文档或知识库中检索出与输入问题最相关的信息。这种能力使得RAG在处理复杂和专业性问题时表现出色，因为它能够迅速而准确地从大量数据中找到相关的答案。
应用场景：无论是医疗、法律还是教育等领域，RAG都能通过检索相关领域的数据库或文献，为用户提供准确的信息支持。

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2. 生成模型

功能：生成模型则使用类似GPT的语言模型，根据检索到的信息来生成响应或回答。这种生成能力使得RAG不仅能够提供信息，还能以自然语言的形式进行解释和说明。
优势：生成模型的存在使得RAG在提供答案时更加灵活和人性化，能够更好地满足用户的需求。

3. RAG的类型

基础RAG：是检索增强生成范式的最早形式之一，它将外部检索与大型语言模型（LLMs）的生成能力结合在一起。在这种模式下，检索通常是基于查询的，用于检索外部知识库或数据源中的相关信息。
高级RAG：是检索增强生成范式的进化形式，旨在克服基础RAG的一些限制，并进一步提高性能和适用性。高级RAG不仅限于文本数据，还可以处理多模态数据（如图像、音频和视频），并具备更强大的对话处理能力和自适应检索策略。
模块化RAG：是另一种演进形式，它注重将RAG系统分解为各种独立的组件，每个组件负责特定的任务或功能。这种设计提供了更大的定制性和灵活性，以满足不同应用场景的需求。

4. RAG的应用场景

医疗领域：RAG可以作为临床决策支持工具，通过结合医学数据库和研究论文，帮助医生快速获得关于疾病诊断、治疗方案和药物信息的最新研究。
法律行业：RAG可以辅助律师进行案例研究和提供法律咨询，通过访问法律数据库和历史案例，帮助律师找到相关的法律先例和法规。
教育领域：RAG可以作为学习资源和研究辅助工具，教师和学生可以利用RAG快速访问大量的教育资料、学术论文和案例研究。

5. RAG的优势

提高内容质量：通过结合检索和生成两种模型，RAG能够生成更加准确和相关的内容，缓解大模型生成内容时的“幻觉”问题。
提供信息来源：RAG赋予机器人在回答问题时提供信息来源的能力，增加了机器人提供信息的可信度。
灵活性和定制性：特别是模块化RAG，提供了更大的灵活性和定制性，使得RAG系统能够根据不同的应用场景进行优化和调整。

二、什么是向量化

1. 定义

向量化是指将信息或数据从一种形式（如标量形式或非结构化形式）转换为矢量形式或结构化数值型数据的过程。在标量形式下，数据仅具有单一的数值属性，而在矢量形式下，数据则具有多个维度或属性，这些维度或属性通常通过向量来表示。

2. 作用与意义

捕捉更多信息：向量化有助于捕捉数据的更多信息。通过将数据转化为矢量形式，我们可以利用这些额外的维度来描述和处理更复杂的现象。
提高处理效率：在编程和计算领域，向量化可以充分利用现代处理器的并行处理能力，通过同时对一组数据执行相同的操作，而不是对单个数据元素逐一执行，从而显著提高代码的执行效率。
统一数据表示：向量化有助于统一数据表示，使得不同类型的数据（如文本、图像、音频等）都可以被转换为结构化的数值型数据，方便后续的机器学习建模和数据分析。

3. 实际应用

数据处理与分析：在数据分析和机器学习的实践中，向量化是一个重要的预处理步骤。通过向量化，可以将非结构化的数据（如文本、图像等）转换为结构化的数值型数据，以便于后续的分析和处理。
文本处理：在自然语言处理中，向量化技术如词嵌入（word2vec、GloVe等）将文本转换为数字向量，以便于计算和处理。这些向量能够捕捉到词与词之间的关系，对于自然语言处理任务非常有用。
图像处理：在处理图像识别任务时，将图像转换为一系列像素强度的向量可以帮助神经网络识别图像中的模式。这种向量化方法使得图像处理任务更加高效和准确。
音频处理：音频数据也可以通过向量化技术（如傅里叶变换、梅尔频率倒谱系数等）转换为数值型的特征向量，以便于后续的音频分析和处理。

4. 技术实现

向量化技术的实现方式多种多样，包括但不限于以下几种：

One-hot 编码：将分类数据转换为二进制向量，常用于文本数据的向量化处理。
词嵌入：如word2vec和GloVe等，将单词转换为连续的向量表示，以捕捉单词之间的语义关系。
卷积神经网络（CNN） ：在处理图像数据时，CNN等模型可以提取图像的视觉特征，并将其转换为数值型的特征向量。
傅里叶变换：在音频处理中，傅里叶变换可以将音频信号从时域转换到频域，从而提取音频的频域特征。

如果上述让你没有太明白和深刻的理解。我们通过以下例子来对向量化进行形象解说：
比如苹果，我们可以把它拆分为几个维度，品种，属性/特性，用途，感情文化等

那么苹果我们可以在上述维度中表示为，品种：红富士，属性/特性：红色的，用途：食用，感情文化：平安的象征。（这只是一个假设，实际上会更为复杂），那么我们再描述苹果的时候说这个物品是红色的，可以食用，而且有平安的象征，还有个名字叫红富士。通过语言的分析，大语言模型就知道，你描述的是苹果的概率很大，会被认为是苹果。

假如我们将橘子向量化后，它的维度为品种：不知火橘，属性/特性：橘黄色，用途：食用，感情文化：橘子与吉祥、好运相关联

根据描述，这些特点也不会偏向于橘子，因此也不会被认为是橘子。

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望