基于DeepSeek模型的企业级RAG

源代码

http://www.gitpp.com/opendev/deepseek-rag-chatbot

可以私有化部署,完全支持DeepSeek本地化

根据开源协议可以商业化,可以私有化部署,是目前赚钱的好机会

本套系统成熟度高

免费、私有且本地安装:100%免费,无需联网,可在本地PC上安装使用。

集成多种技术:结合了DeepSeek-7B、BM25、FAISS、Neural Reranking (Cross-Encoder)、GraphRAG和Chat History Integration等技术,构建了强大的RAG栈。

企业级RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)是一种创新的人工智能框架和自然语言处理技术,它结合了检索技术和生成式人工智能,旨在利用外部知识源增强如deepseek这样的大型语言模型(LLM)的能力,提供更准确、相关和上下文感知的响应。

这个开源的企业级RAG在企业中可以广泛应用于多个领域和场景,具体作用包括:

一、提升信息准确性和相关性

  1. 减少AI幻觉:LLM在生成内容时,可能会因为训练数据的偏差或过度泛化的推理而产生错误或虚假信息,即“AI幻觉”。RAG通过从外部知识源检索相关信息,并将其融入生成过程中,有助于减少这类错误,提高内容的准确性和可靠性。

  2. 提供最新信息:RAG能够检索和整合最新的知识源,确保生成的内容与实际情况相符,满足企业对最新信息的需求。

二、增强知识管理和共享

  1. 构建企业知识库:企业可以利用RAG技术整合内外部的结构化和非结构化数据,构建统一的知识库。员工可以通过自然语言查询,快速检索所需的专业知识和成功经验,促进跨部门、跨学科的知识流动和协同创新。

  2. 个性化知识服务:RAG可以结合用户的交互历史和偏好,提供个性化的知识服务。例如,在智能客服场景中,RAG可以根据用户的查询历史和反馈,动态调整回复的内容和风格,提升用户体验。

三、优化业务流程和决策支持

  1. 自动化文档处理:RAG可以自动化处理大量的文档和数据,如自动生成合同、撰写周报、总结会议纪要等,节省时间与人力成本。

  2. 辅助决策:在医疗、金融等领域,RAG可以整合和分析相关数据,为决策者提供准确、全面的信息支持。例如,在医疗领域,RAG可以结合患者的病历、检查结果和最新的医学知识,为医生提供个性化的诊疗建议。

四、提升用户体验和满意度

  1. 智能推荐:RAG可以结合用户的购买记录、浏览行为和个人偏好等数据,生成个性化的产品和服务推荐,提高用户满意度和转化率。

  2. 智能助手:RAG可以作为企业的智能助手,帮助员工高效完成各种任务。例如,在电商领域,RAG可以协助客服人员快速回答用户的问题,提升服务效率和质量。

五、降低计算和财务成本

  1. 减少训练需求:由于RAG使用检索到的知识源来增强LLM的能力,因此减少了在大量训练数据上训练LLM的需求,降低了计算成本。

  2. 提高资源利用效率:RAG通过整合外部知识源,提高了企业内部资源的利用效率。例如,在研发领域,RAG可以整合已有的研究成果和专利数据,避免重复研发,降低研发成本。

六、应用场景示例

  1. 企业知识库管理:利用RAG技术构建企业知识库,支持员工通过自然语言查询快速获取所需知识,提高工作效率。

  2. 智能客服:在客服系统中集成RAG技术,实现自动问答和个性化推荐,提升客户满意度。

  3. 文档摘要:对长篇文档进行自动摘要,提取关键内容和要点,方便员工快速了解文档内容。

  4. 市场趋势分析:整合和分析市场数据,为企业提供准确的市场趋势分析和预测。

七、技术发展趋势

  1. 多模态协同:随着企业数据量的增长和数据形式的多样化,RAG技术正在从以文本为核心向多模态集成与协同的方向发展,以更好地挖掘和释放数据的潜在价值。

  2. 工作流编排:基于可重用的RAG模块与算子,构建复杂的工作流,实现自我反思、按需检索和概要性查询等能力,提升系统的适应性和综合性能。

  3. 个性化服务:通过深入分析用户的交互历史和偏好,提供更具针对性的个性化服务,提升用户体验和满意度。

总结来看,企业级RAG在企业中具有广泛的应用前景和重要的价值,可以帮助企业提升信息准确性和相关性、增强知识管理和共享、优化业务流程和决策支持、提升用户体验和满意度以及降低计算和财务成本。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,RAG将成为企业数字化转型和创新发展的重要支撑。

基于DeepSeek模型的企业级RAG

源代码

http://www.gitpp.com/opendev/deepseek-rag-chatbot

可以私有化部署,完全支持DeepSeek本地化

根据开源协议可以商业化,可以私有化部署,是目前赚钱的好机会

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

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