1. 一个新玩具
你是否想过，知识库可以变身为一个智能问答系统？最近，我探索了一种新方法，利用本地部署的AI模型和RAG技术，让知识库变得更加智能和互动。
知识库在给出回答之前，它会先在知识库中查找相关信息，确保AI模型的回答不是胡说八道，而是依据本地的知识库进行的。
2.为什么是本地知识库
想象一下，你的企业拥有一个专属的知识库，它不仅安全地存储了所有重要信息，还能快速提升工作效率。本地知识库就是这样一个神奇的存在，它不仅保护了你的数据安全，还让信息检索变得前所未有的高效。
本地知识库提供了更高级别的安全和隐私保护。企业的数据往往包含敏感信息，比如客户隐私、商业机密等，这些信息如果放在云端或者互联网上，就可能面临数据泄露的风险。而本地知识库将数据保存在企业内部，可以更好地控制访问权限，确保只有授权的员工才能访问，从而大大降低了数据泄露的风险。
企业可以根据自己的需求，对知识库进行个性化定制，比如添加特定的搜索算法、优化用户界面等。这种灵活性是云端服务很难提供的，因为它们往往需要满足广泛的用户需求，而不可能为每一个企业做定制化的。企业可以完全掌握自己的数据，不用担心数据被外部服务商用于其他目的。
RAG技术的应用可以进一步提升本地知识库的效率和准确性。RAG结合了检索和生成两大核心组件，使得知识库不仅能够快速检索到相关信息，还能生成更加自然、准确的回答。这对于需要处理大量非结构化信息的企业来说，可以大大提高工作效率和信息检索的准确性。
3. RAG技术与在线大模型的区别
使用RAG技术与直接使用在线的大模型相比，确实有几个明显的优势，这些优势不仅关乎数据安全和减少AI幻觉，还包括以下几个方面：
1）数据安全与隐私保护：企业的数据中往往包含敏感信息，比如商业秘密、客户数据等，这些信息如果直接放到互联网上，就可能面临被黑客攻击或数据泄露的风险。通过在本地部署知识库，企业可以更好地控制这些数据，确保只有授权的人员能够访问，从而保护隐私和安全。
2）减少AI幻觉：在线大模型有时会生成听起来合理但实际上是错误的信息，这种现象被称为“AI幻觉”。这通常是因为模型在生成回答时可能会编造一些不存在的信息。RAG技术通过结合搜索和生成，减少了这种情况的发生，因为它会在给出回答之前，先检查一下企业的知识库，确保信息的准确性。
3）外部知识的利用：RAG模型可以有效地利用外部知识库，提供更深入、准确且有价值的答案，这提高了生成文本的可靠性。
4）数据更新及时性：RAG模型具备检索库的更新机制，可以实现知识的即时更新，无需重新训练模型。这意味着RAG模型可以提供与最新信息相关的回答，高度适配要求及时性的应用。
5）高度定制能力：RAG模型可以根据特定领域的知识库和提示词进行定制，使其快速具备该领域的能力。
4. 应用场景举例
企业内部知识库：员工小张需要查找项目资料，通过RAG技术，他只需输入几个关键词，就能迅速得到精准答案，省去翻阅大量文件的时间。
在线AI客服：客户对产品有疑问，AI客服即时从知识库中检索到相关信息，提供基于产品资料的回复。
专家问答系统：在复杂的技术问题面前，RAG技术结合专家知识库，为用户快速找到解决方案，提高问题解决的效率。
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “？”“”等问题热议不断。
事实上，
继等巨头发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？
与其焦虑……
不如成为「」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。
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AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
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应用工程
目标：掌握AI大模型API的使用和，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
阶段3：AI大模型应用架构实践
目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
L3.1 Agent模型框架L3.2 MetaGPTL3.3 ChatGLML3.4 LLAMAL3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
内容：
L4.1 模型私有化部署概述L4.2 模型私有化部署的关键技术L4.3 模型私有化部署的实施步骤L4.4 模型私有化部署的应用场景
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