大語言模型技術(shù)，主要從大模型微調(diào)、AI Agent智能體、RAG檢索增強(qiáng)生成、提示詞工程、多模態(tài)這5個方面進(jìn)行細(xì)化。

RAG檢索增強(qiáng)生成

檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation，簡稱 RAG）是一種結(jié)合了信息檢索和文本生成的技術(shù)，它通過從外部知識源檢索相關(guān)信息來輔助大型語言模型（LLMs）生成更準(zhǔn)確、更豐富的回答。這種方法特別適用于需要最新信息或特定領(lǐng)域知識的場景，因?yàn)樗軌驕p少模型的幻覺問題，即模型生成虛假或不相關(guān)內(nèi)容的情況。

RAG的工作原理可以概括為三個步驟：

（1）檢索（Retrieval）：根據(jù)用戶的查詢，從外部知識庫中檢索出相關(guān)的信息或文檔。

（2）增強(qiáng)（Augmentation）：將檢索到的信息與用戶的原始查詢結(jié)合起來，形成一個新的增強(qiáng)提示。

（3）生成（Generation）：將增強(qiáng)提示輸入到語言模型中，生成流暢、準(zhǔn)確的回答。

RAG技術(shù)的優(yōu)勢在于：

（1）提高準(zhǔn)確性：通過引入最新的外部信息，提高回答的相關(guān)性和準(zhǔn)確性。

（2）減少幻覺：減少模型生成不準(zhǔn)確或虛假信息的可能性。

（3）靈活性：可以輕松更新知識庫，以適應(yīng)不斷變化的信息需求。

（4）成本效益：相比重新訓(xùn)練模型，RAG提供了一種更經(jīng)濟(jì)高效的解決方案。

在實(shí)際應(yīng)用中，RAG可以用于構(gòu)建聊天機(jī)器人、問答系統(tǒng)、內(nèi)容推薦系統(tǒng)等，它通過檢索和生成的結(jié)合，使得AI系統(tǒng)能夠提供更加豐富和準(zhǔn)確的信息。例如，RAG可以用于醫(yī)療咨詢系統(tǒng)，通過檢索最新的醫(yī)療文獻(xiàn)來輔助回答患者的問題；或者在金融領(lǐng)域，通過檢索最新的市場數(shù)據(jù)來提供投資建議。

RAG技術(shù)的實(shí)現(xiàn)通常需要以下幾個關(guān)鍵組件：

（1）向量數(shù)據(jù)庫：用于存儲和檢索知識庫中的文檔。

（2）嵌入模型：將文本轉(zhuǎn)換為向量，以便在向量數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行高效檢索。

（3）語言模型：用于生成基于檢索信息的回答。

隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，RAG技術(shù)也在不斷進(jìn)步，為構(gòu)建更智能、更可靠的AI應(yīng)用提供了強(qiáng)大的支持。

3.1.?詞向量

詞向量（Word Embedding）是自然語言處理（NLP）中的一種技術(shù)，將詞語轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，使得計(jì)算機(jī)能夠理解和處理語言。這些向量捕捉了詞與詞之間的語義關(guān)系，使得語義上相似的詞在向量空間中也相近。

生成詞向量的方法主要有兩種：基于統(tǒng)計(jì)的方法和基于語言模型的方法。

[if !supportLists](1)?[endif]基于統(tǒng)計(jì)的方法：通過構(gòu)建共現(xiàn)矩陣來表示詞與詞之間的共現(xiàn)關(guān)系，然后使用奇異值分解（SVD）等降維技術(shù)來獲取詞向量。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是可以捕捉詞與詞之間的全局關(guān)系，但可能無法很好地處理多義詞和罕見詞。

[if !supportLists](2)?[endif]基于語言模型的方法：使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測詞的上下文，如Word2Vec、GloVe和FastText。Word2Vec通過訓(xùn)練一個模型來預(yù)測一個詞的上下文（CBOW模型）或者根據(jù)上下文預(yù)測詞（Skip-gram模型）。GloVe則利用全局統(tǒng)計(jì)信息來學(xué)習(xí)詞向量。FastText通過考慮詞內(nèi)部的結(jié)構(gòu)（如n-gram特征）來處理罕見詞和多義詞。

詞向量的應(yīng)用非常廣泛，包括但不限于：

（1）情感分析：通過詞向量來分析文本的情感傾向。

（2）文本分類：將文本分類到不同的類別中，如新聞分類、垃圾郵件檢測等。

（3）推薦系統(tǒng)：通過計(jì)算用戶和物品之間的相似度來進(jìn)行個性化推薦。

在實(shí)際應(yīng)用中，可以使用預(yù)訓(xùn)練的詞向量模型，如Google News Word2Vec、GloVe預(yù)訓(xùn)練模型等，這些模型已經(jīng)在大規(guī)模語料庫上訓(xùn)練好，可以直接用于各種NLP任務(wù)。如果需要針對特定領(lǐng)域的應(yīng)用，也可以使用自己的語料庫來訓(xùn)練定制化的詞向量模型。

總的來說，詞向量技術(shù)是連接人類語言和機(jī)器理解的橋梁，它的發(fā)展和應(yīng)用將為NLP領(lǐng)域帶來更多的可能性和創(chuàng)新。

3.2.?句子向量

句子向量（Sentence Embedding）是自然語言處理（NLP）中的一種技術(shù)，它將文本中的句子轉(zhuǎn)換為固定長度的數(shù)值向量。這些向量能夠捕捉句子的語義信息，使得語義相似的句子在向量空間中也相近。句子向量在多種NLP任務(wù)中都有應(yīng)用，如語義搜索、文本聚類、文本分類、問答系統(tǒng)等。

生成句子向量的方法通常包括以下幾種：

（1）基于詞向量的方法：將句子中的每個詞的向量（如Word2Vec、GloVe或FastText生成的向量）通過某種方式聚合成一個句子向量。常見的聚合方法包括直接平均、加權(quán)平均（考慮詞頻或逆文檔頻率等）、最大池化等。

（2）基于句子級別的模型：如Sent2Vec、Skip-Thought Vectors、Quick-Thought等，這些模型直接在句子級別上進(jìn)行訓(xùn)練，以生成句子向量。Skip-Thought和Quick-Thought通過預(yù)測句子的上下文來學(xué)習(xí)句子的表示，而Sent2Vec則使用類似于Word2Vec的方法，但針對句子。

（3）基于Transformer的模型：如BERT、Sentence-BERT（Sentence Transformers庫中的一個模型）等，這些模型利用Transformer架構(gòu)來捕捉句子中的語義信息。Sentence-BERT特別設(shè)計(jì)了對比學(xué)習(xí)的方法，通過最大化正樣本對的相似度和最小化負(fù)樣本對的相似度來訓(xùn)練句子向量。

（4）無監(jiān)督和有監(jiān)督方法：無監(jiān)督方法通常使用預(yù)測句子上下文的任務(wù)來訓(xùn)練模型，而有監(jiān)督方法則可能使用自然語言推理（NLI）數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練模型，如InferSent。

在實(shí)際應(yīng)用中，句子向量可以幫助解決諸如找到與給定句子最相似的句子、將句子聚類到相似的組中、或者在問答系統(tǒng)中匹配問題和答案等問題。句子向量的質(zhì)量和應(yīng)用的成功與否很大程度上取決于所使用的模型、訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及聚合方法。

3.3.?篇章向量

篇章向量（Doc2Vec 或 paragraph2vec）是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于從變長的文本（如句子、段落、文檔）中學(xué)習(xí)固定長度的向量表示。它是word2vec的擴(kuò)展，旨在克服傳統(tǒng)詞袋模型的不足，如丟失詞序特征和忽略語義特征。通過預(yù)測詞在文本中的出現(xiàn)來訓(xùn)練，使得具有相似語義的詞在向量空間中具有相似的表示。這種方法在文本分類和情感分析任務(wù)中表現(xiàn)出色，優(yōu)于詞袋模型和其他文本向量表示方法。

在實(shí)際應(yīng)用中，篇章向量可以用于文本分類、情感分析、信息檢索、機(jī)器翻譯、文本摘要等多個領(lǐng)域。例如，在情感分析中，通過使用篇章向量，可以更準(zhǔn)確地捕捉文本的語義信息，從而提高分析的準(zhǔn)確性。此外，篇章向量還可以用于推薦系統(tǒng)，通過分析用戶的歷史行為和偏好，生成個性化的內(nèi)容推薦。

研究進(jìn)展方面，篇章向量的研究不僅限于文本表達(dá)，還可以應(yīng)用于序列化數(shù)據(jù)的表達(dá)，如在無文本領(lǐng)域中，句法分析沒有提供時，篇章向量可以取代詞袋模型和n-gram模型。此外，篇章向量的研究還包括層次化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、層次化的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混合模型等，這些方法通過結(jié)合句子編碼和篇章編碼，進(jìn)一步提高了篇章表示的質(zhì)量。

在構(gòu)建篇章向量時，可以使用不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門控循環(huán)單元（GRU）或Transformer模型。這些模型能夠捕捉文本序列中的長期依賴關(guān)系，并生成具有豐富語義信息的篇章向量。

總的來說，篇章向量是自然語言處理領(lǐng)域的一個重要研究方向，它通過將文本映射到向量空間，為文本分析和理解提供了強(qiáng)大的工具。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，篇章向量的表示能力和應(yīng)用范圍將不斷擴(kuò)大。

3.4.?相似度計(jì)算

在自然語言處理（NLP）中，計(jì)算文本相似度是一項(xiàng)重要的任務(wù)，它涉及到將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，然后使用特定的度量方法來計(jì)算這些向量之間的相似度。以下是幾種常用的文本相似度計(jì)算方法：

（1）歐氏距離（Euclidean Distance）：這是最直觀的距離度量方法，它計(jì)算的是多維空間中兩點(diǎn)之間的直線距離。在文本相似度計(jì)算中，它可以用來衡量兩個文本向量之間的差異。

（2）余弦相似度（Cosine Similarity）：這種方法通過計(jì)算兩個向量的夾角的余弦值來度量它們的相似度。它不受向量大小的影響，只關(guān)注向量的方向。在文本處理中，余弦相似度常用于衡量文檔或句子的語義相似性。

（3）點(diǎn)積相似度（Dot Product Similarity）：點(diǎn)積相似度通過計(jì)算兩個向量的點(diǎn)積來衡量它們的相似性。這可以看作是余弦相似度的一種形式，其中向量的長度被考慮在內(nèi)。

（4）Jaccard相似度：這是一種基于集合的相似度度量方法，它通過比較兩個集合中共同元素的數(shù)量與總元素?cái)?shù)量的比例來計(jì)算相似度。在文本中，可以將單詞視為集合中的元素。

（5）TF-IDF：這是一種統(tǒng)計(jì)方法，用以評估一個詞對于一個文檔集或一個語料庫中的其中一份文檔的重要性。它可以用于文本相似度計(jì)算，通過考慮單詞在文檔中的重要性。

（6）Sentence-BERT（SentBERT）：這是一種基于BERT的句子表示方法，它通過訓(xùn)練模型來預(yù)測句子的語義相似度。

（7）TextSimilarity項(xiàng)目：這是一個Python庫，它提供了多種文本相似度計(jì)算方法，包括詞嵌入、余弦相似度、Jaccard相似度、TF-IDF和Sentence-BERT。

（8）相似度計(jì)算工具包（similarities）：這是一個支持文本和圖像的相似度計(jì)算和語義匹配檢索的工具包，它實(shí)現(xiàn)了多種相似度計(jì)算和搜索算法。

在實(shí)際應(yīng)用中，選擇哪種相似度計(jì)算方法取決于具體的任務(wù)和數(shù)據(jù)特性。例如，如果你關(guān)心的是文本的語義內(nèi)容而不是它們的長度，那么余弦相似度可能是一個更好的選擇。而如果你的數(shù)據(jù)集很大，可能需要考慮使用近似最近鄰搜索（ANN）算法來提高計(jì)算效率。在選擇模型和算法時，通常需要進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和調(diào)優(yōu)以達(dá)到最佳效果。

3.5.基于相似度聚類

基于相似度的聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，它旨在將數(shù)據(jù)集中的樣本劃分為若干個通常是不相交的子集，每個子集稱為一個“簇”，使得同一個簇內(nèi)的數(shù)據(jù)對象的相似性盡可能大，同時不在同一個簇中的數(shù)據(jù)對象的差異性也盡可能地大。這種聚類方法在文本分析、商務(wù)應(yīng)用、網(wǎng)頁搜索、推薦系統(tǒng)、生物醫(yī)學(xué)等多個領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。

在文本聚類中，相似度計(jì)算是關(guān)鍵步驟，常見的相似度計(jì)算方法包括：

（1）歐氏距離：衡量多維空間中兩點(diǎn)之間的直線距離。

（2）余弦相似度：通過計(jì)算兩個向量的夾角的余弦值來度量它們的相似度，常用于衡量文檔或句子的語義相似性。

（3）Jaccard相似度：基于集合的相似度度量方法，比較兩個集合中共同元素的數(shù)量與總元素?cái)?shù)量的比例。

（4）TF-IDF：評估一個詞對于一個文檔集或一個語料庫中的其中一份文檔的重要性，用于文本相似度計(jì)算。

聚類算法的分類包括：

（1）基于劃分的聚類算法：如K-means算法，通過迭代優(yōu)化使得每個簇的質(zhì)心和簇內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離平方和最小。

（2）基于層次的聚類算法：通過建立層次結(jié)構(gòu)來進(jìn)行聚類，可以是凝聚的或分裂的。

（3）基于密度的聚類算法：如DBSCAN，通過識別數(shù)據(jù)點(diǎn)密集區(qū)域來形成簇。

（4）基于模型的聚類算法：如高斯混合模型，假設(shè)數(shù)據(jù)由概率分布生成。

（5）基于圖的聚類算法：如譜聚類，通過構(gòu)建相似度矩陣和圖拉普拉斯矩陣進(jìn)行特征分解和聚類。

在實(shí)際應(yīng)用中，選擇合適的聚類算法需要考慮數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)、計(jì)算資源和應(yīng)用需求等因素。例如，K-means算法適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集且假設(shè)簇是球形的，而DBSCAN算法能夠處理任意形狀的簇并具有對噪聲的魯棒性。譜聚類則適用于發(fā)現(xiàn)復(fù)雜形狀的聚類結(jié)構(gòu)。

在進(jìn)行文本聚類時，通常需要對文本進(jìn)行預(yù)處理，如分詞、去除停用詞、詞干提取等，然后將文本轉(zhuǎn)換為向量形式，以便進(jìn)行相似度計(jì)算和聚類。常用的文本向量化方法包括詞袋模型、TF-IDF、Word2Vec和BERT等。

最后，聚類效果的評價可以使用輪廓系數(shù)、SSE、調(diào)整蘭德指數(shù)等指標(biāo)來衡量。輪廓系數(shù)衡量數(shù)據(jù)點(diǎn)與其所在簇和最近鄰簇的距離差異，SSE衡量簇內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)與簇質(zhì)心的距離平方和，而調(diào)整蘭德指數(shù)衡量聚類結(jié)果與真實(shí)分類結(jié)果的一致性。通過這些指標(biāo)，我們可以評估不同聚類算法的效果，并選擇最適合特定數(shù)據(jù)集和任務(wù)的算法。

3.6.向量數(shù)據(jù)庫

向量數(shù)據(jù)庫是一種專門設(shè)計(jì)用于存儲和檢索高維向量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。它在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如圖像、文本、音頻等，具有顯著優(yōu)勢。這些數(shù)據(jù)通過嵌入技術(shù)轉(zhuǎn)換為向量形式，使得計(jì)算機(jī)能夠理解和處理。向量數(shù)據(jù)庫的核心功能包括高效的存儲、索引和相似性搜索，它使用特定的索引結(jié)構(gòu)和優(yōu)化算法來提高檢索效率，尤其是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時。

向量數(shù)據(jù)庫的關(guān)鍵特點(diǎn)包括高度可擴(kuò)展性、高效的相似性搜索和對高維數(shù)據(jù)的支持。它能夠處理由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或其他機(jī)器學(xué)習(xí)模型生成的大量多維嵌入向量，并支持多種索引類型和相似度計(jì)算方法。這些特性使得向量數(shù)據(jù)庫在推薦系統(tǒng)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、智能客服等AI領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。

在實(shí)際應(yīng)用中，向量數(shù)據(jù)庫可以用于實(shí)現(xiàn)語義搜索、圖像檢索、人臉識別等功能。例如，在圖像檢索中，通過將圖像轉(zhuǎn)換為向量并存儲在數(shù)據(jù)庫中，可以實(shí)現(xiàn)快速的相似圖像搜索。在自然語言處理中，文本可以轉(zhuǎn)換為向量，并通過向量數(shù)據(jù)庫進(jìn)行語義匹配和文檔聚類。

向量數(shù)據(jù)庫的工作原理涉及數(shù)據(jù)存儲、索引構(gòu)建和相似性搜索。數(shù)據(jù)存儲是將向量數(shù)據(jù)按照一定的數(shù)據(jù)模型組織并存儲在數(shù)據(jù)庫中。索引構(gòu)建則是為了加快相似性搜索的速度，常用的索引結(jié)構(gòu)包括KD樹、球樹和LSH等。相似性搜索是用戶發(fā)起查詢時，數(shù)據(jù)庫通過索引結(jié)構(gòu)進(jìn)行快速搜索，并返回與查詢向量最相似的數(shù)據(jù)結(jié)果。

在選擇向量數(shù)據(jù)庫時，需要考慮其性能、可擴(kuò)展性、支持的索引和指標(biāo)、架構(gòu)和連接方式等因素。例如，騰訊云向量數(shù)據(jù)庫（Tencent Cloud VectorDB）是一款全托管的自研企業(yè)級分布式數(shù)據(jù)庫服務(wù)，專用于存儲、索引、檢索、管理大量多維嵌入向量，支持多種索引類型和相似度計(jì)算方法，適用于推薦系統(tǒng)、NLP服務(wù)、計(jì)算機(jī)視覺、智能客服等AI領(lǐng)域。

總的來說，向量數(shù)據(jù)庫是AI時代的重要技術(shù)底座，它通過高效的數(shù)據(jù)管理和檢索能力，為各種AI應(yīng)用提供了強(qiáng)大的支持。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，向量數(shù)據(jù)庫預(yù)計(jì)將在未來發(fā)揮更加重要的作用。

【一個小目標(biāo)】84/365，關(guān)注行業(yè)關(guān)注趨勢，多看多想多反思，做一個講故事的人，講一個好故事