✨项目目标
基于 RAG 构建一套企业智能客服系统📖。
⭕【RAG知识检索】
👉知识检索是问答机器人的核心模块，很大程度决定了问答机器人的效果。基于Embedding的召回是知识检索的常用方法
⭕【RAG知识检索】
👉知识检索是问答机器人的核心模块，很大程度决定了问答机器人的效果。基于Embedding的召回是知识检索的常用方法
✅基本流程：
准备语料，一般是专业领域的文档材料；
✅基本流程：
准备语料，一般是专业领域的文档材料；
将文档进行切割成片段；
将文档进行切割成片段；
调用语言模型将文字片段转化Embedding表达；
使用生成的Embedding来构建可以提供KNN检索能力的索引/数据库
📃现在脱敏分享出来，大家可以参考着梳理自己的项目文档。
学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了
🤔2025年AI风口已来！各行各业的AI渗透肉眼可见，超多公司要么转型做AI相关产品，要么高薪挖AI技术人才，机遇直接摆在眼前！
有往AI方向发展，或者本身有后端编程基础的朋友，直接冲AI大模型应用开发转岗超合适！
就算暂时不打算转岗，了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念，能上手做简单项目，也绝对是求职加分王🔋
📝给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料，手把手帮你快速入门！👇👇
学习路线:
✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型（GPT、文心一言等）特点解析
✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经
以上6大模块，看似清晰好上手，实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透！
我把大模型的学习全流程已经整理📚好了！抓住AI时代风口，轻松解锁职业新可能，希望大家都能把握机遇，实现薪资/职业跃迁～
