大语言模型技术，主要从大模型微调、AI Agent智能体、RAG检索增强生成、提示词工程、多模态这5个方面进行细化。

RAG检索增强生成

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）是一种结合了信息检索和文本生成的技术，它通过从外部知识源检索相关信息来辅助大型语言模型（LLMs）生成更准确、更丰富的回答。这种方法特别适用于需要最新信息或特定领域知识的场景，因为它能够减少模型的幻觉问题，即模型生成虚假或不相关内容的情况。

RAG的工作原理可以概括为三个步骤：

（1）检索（Retrieval）：根据用户的查询，从外部知识库中检索出相关的信息或文档。

（2）增强（Augmentation）：将检索到的信息与用户的原始查询结合起来，形成一个新的增强提示。

（3）生成（Generation）：将增强提示输入到语言模型中，生成流畅、准确的回答。

RAG技术的优势在于：

（1）提高准确性：通过引入最新的外部信息，提高回答的相关性和准确性。

（2）减少幻觉：减少模型生成不准确或虚假信息的可能性。

（3）灵活性：可以轻松更新知识库，以适应不断变化的信息需求。

（4）成本效益：相比重新训练模型，RAG提供了一种更经济高效的解决方案。

在实际应用中，RAG可以用于构建聊天机器人、问答系统、内容推荐系统等，它通过检索和生成的结合，使得AI系统能够提供更加丰富和准确的信息。例如，RAG可以用于医疗咨询系统，通过检索最新的医疗文献来辅助回答患者的问题；或者在金融领域，通过检索最新的市场数据来提供投资建议。

RAG技术的实现通常需要以下几个关键组件：

（1）向量数据库：用于存储和检索知识库中的文档。

（2）嵌入模型：将文本转换为向量，以便在向量数据库中进行高效检索。

（3）语言模型：用于生成基于检索信息的回答。

随着AI技术的不断发展，RAG技术也在不断进步，为构建更智能、更可靠的AI应用提供了强大的支持。

3.1. 词向量

词向量（Word Embedding）是自然语言处理（NLP）中的一种技术，将词语转换为数值向量，使得计算机能够理解和处理语言。这些向量捕捉了词与词之间的语义关系，使得语义上相似的词在向量空间中也相近。

生成词向量的方法主要有两种：基于统计的方法和基于语言模型的方法。

[if !supportLists](1) [endif]基于统计的方法：通过构建共现矩阵来表示词与词之间的共现关系，然后使用奇异值分解（SVD）等降维技术来获取词向量。这种方法的优点是可以捕捉词与词之间的全局关系，但可能无法很好地处理多义词和罕见词。

[if !supportLists](2) [endif]基于语言模型的方法：使用神经网络来预测词的上下文，如Word2Vec、GloVe和FastText。Word2Vec通过训练一个模型来预测一个词的上下文（CBOW模型）或者根据上下文预测词（Skip-gram模型）。GloVe则利用全局统计信息来学习词向量。FastText通过考虑词内部的结构（如n-gram特征）来处理罕见词和多义词。

词向量的应用非常广泛，包括但不限于：

（1）情感分析：通过词向量来分析文本的情感倾向。

（2）文本分类：将文本分类到不同的类别中，如新闻分类、垃圾邮件检测等。

（3）推荐系统：通过计算用户和物品之间的相似度来进行个性化推荐。

在实际应用中，可以使用预训练的词向量模型，如Google News Word2Vec、GloVe预训练模型等，这些模型已经在大规模语料库上训练好，可以直接用于各种NLP任务。如果需要针对特定领域的应用，也可以使用自己的语料库来训练定制化的词向量模型。

总的来说，词向量技术是连接人类语言和机器理解的桥梁，它的发展和应用将为NLP领域带来更多的可能性和创新。

3.2. 句子向量

句子向量（Sentence Embedding）是自然语言处理（NLP）中的一种技术，它将文本中的句子转换为固定长度的数值向量。这些向量能够捕捉句子的语义信息，使得语义相似的句子在向量空间中也相近。句子向量在多种NLP任务中都有应用，如语义搜索、文本聚类、文本分类、问答系统等。

生成句子向量的方法通常包括以下几种：

（1）基于词向量的方法：将句子中的每个词的向量（如Word2Vec、GloVe或FastText生成的向量）通过某种方式聚合成一个句子向量。常见的聚合方法包括直接平均、加权平均（考虑词频或逆文档频率等）、最大池化等。

（2）基于句子级别的模型：如Sent2Vec、Skip-Thought Vectors、Quick-Thought等，这些模型直接在句子级别上进行训练，以生成句子向量。Skip-Thought和Quick-Thought通过预测句子的上下文来学习句子的表示，而Sent2Vec则使用类似于Word2Vec的方法，但针对句子。

（3）基于Transformer的模型：如BERT、Sentence-BERT（Sentence Transformers库中的一个模型）等，这些模型利用Transformer架构来捕捉句子中的语义信息。Sentence-BERT特别设计了对比学习的方法，通过最大化正样本对的相似度和最小化负样本对的相似度来训练句子向量。

（4）无监督和有监督方法：无监督方法通常使用预测句子上下文的任务来训练模型，而有监督方法则可能使用自然语言推理（NLI）数据集来训练模型，如InferSent。

在实际应用中，句子向量可以帮助解决诸如找到与给定句子最相似的句子、将句子聚类到相似的组中、或者在问答系统中匹配问题和答案等问题。句子向量的质量和应用的成功与否很大程度上取决于所使用的模型、训练数据以及聚合方法。

3.3. 篇章向量

篇章向量（Doc2Vec 或 paragraph2vec）是一种无监督学习算法，用于从变长的文本（如句子、段落、文档）中学习固定长度的向量表示。它是word2vec的扩展，旨在克服传统词袋模型的不足，如丢失词序特征和忽略语义特征。通过预测词在文本中的出现来训练，使得具有相似语义的词在向量空间中具有相似的表示。这种方法在文本分类和情感分析任务中表现出色，优于词袋模型和其他文本向量表示方法。

在实际应用中，篇章向量可以用于文本分类、情感分析、信息检索、机器翻译、文本摘要等多个领域。例如，在情感分析中，通过使用篇章向量，可以更准确地捕捉文本的语义信息，从而提高分析的准确性。此外，篇章向量还可以用于推荐系统，通过分析用户的历史行为和偏好，生成个性化的内容推荐。

研究进展方面，篇章向量的研究不仅限于文本表达，还可以应用于序列化数据的表达，如在无文本领域中，句法分析没有提供时，篇章向量可以取代词袋模型和n-gram模型。此外，篇章向量的研究还包括层次化的卷积神经网络、层次化的循环神经网络和混合模型等，这些方法通过结合句子编码和篇章编码，进一步提高了篇章表示的质量。

在构建篇章向量时，可以使用不同的神经网络架构，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）或Transformer模型。这些模型能够捕捉文本序列中的长期依赖关系，并生成具有丰富语义信息的篇章向量。

总的来说，篇章向量是自然语言处理领域的一个重要研究方向，它通过将文本映射到向量空间，为文本分析和理解提供了强大的工具。随着深度学习技术的发展，篇章向量的表示能力和应用范围将不断扩大。

3.4. 相似度计算

在自然语言处理（NLP）中，计算文本相似度是一项重要的任务，它涉及到将文本转换为数值向量，然后使用特定的度量方法来计算这些向量之间的相似度。以下是几种常用的文本相似度计算方法：

（1）欧氏距离（Euclidean Distance）：这是最直观的距离度量方法，它计算的是多维空间中两点之间的直线距离。在文本相似度计算中，它可以用来衡量两个文本向量之间的差异。

（2）余弦相似度（Cosine Similarity）：这种方法通过计算两个向量的夹角的余弦值来度量它们的相似度。它不受向量大小的影响，只关注向量的方向。在文本处理中，余弦相似度常用于衡量文档或句子的语义相似性。

（3）点积相似度（Dot Product Similarity）：点积相似度通过计算两个向量的点积来衡量它们的相似性。这可以看作是余弦相似度的一种形式，其中向量的长度被考虑在内。

（4）Jaccard相似度：这是一种基于集合的相似度度量方法，它通过比较两个集合中共同元素的数量与总元素数量的比例来计算相似度。在文本中，可以将单词视为集合中的元素。

（5）TF-IDF：这是一种统计方法，用以评估一个词对于一个文档集或一个语料库中的其中一份文档的重要性。它可以用于文本相似度计算，通过考虑单词在文档中的重要性。

（6）Sentence-BERT（SentBERT）：这是一种基于BERT的句子表示方法，它通过训练模型来预测句子的语义相似度。

（7）TextSimilarity项目：这是一个Python库，它提供了多种文本相似度计算方法，包括词嵌入、余弦相似度、Jaccard相似度、TF-IDF和Sentence-BERT。

（8）相似度计算工具包（similarities）：这是一个支持文本和图像的相似度计算和语义匹配检索的工具包，它实现了多种相似度计算和搜索算法。

在实际应用中，选择哪种相似度计算方法取决于具体的任务和数据特性。例如，如果你关心的是文本的语义内容而不是它们的长度，那么余弦相似度可能是一个更好的选择。而如果你的数据集很大，可能需要考虑使用近似最近邻搜索（ANN）算法来提高计算效率。在选择模型和算法时，通常需要进行实验和调优以达到最佳效果。

3.5.基于相似度聚类

基于相似度的聚类是一种无监督学习方法，它旨在将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。这种聚类方法在文本分析、商务应用、网页搜索、推荐系统、生物医学等多个领域都有着广泛的应用。

在文本聚类中，相似度计算是关键步骤，常见的相似度计算方法包括：

（1）欧氏距离：衡量多维空间中两点之间的直线距离。

（2）余弦相似度：通过计算两个向量的夹角的余弦值来度量它们的相似度，常用于衡量文档或句子的语义相似性。

（3）Jaccard相似度：基于集合的相似度度量方法，比较两个集合中共同元素的数量与总元素数量的比例。

（4）TF-IDF：评估一个词对于一个文档集或一个语料库中的其中一份文档的重要性，用于文本相似度计算。

聚类算法的分类包括：

（1）基于划分的聚类算法：如K-means算法，通过迭代优化使得每个簇的质心和簇内数据点的距离平方和最小。

（2）基于层次的聚类算法：通过建立层次结构来进行聚类，可以是凝聚的或分裂的。

（3）基于密度的聚类算法：如DBSCAN，通过识别数据点密集区域来形成簇。

（4）基于模型的聚类算法：如高斯混合模型，假设数据由概率分布生成。

（5）基于图的聚类算法：如谱聚类，通过构建相似度矩阵和图拉普拉斯矩阵进行特征分解和聚类。

在实际应用中，选择合适的聚类算法需要考虑数据集的特点、计算资源和应用需求等因素。例如，K-means算法适用于大规模数据集且假设簇是球形的，而DBSCAN算法能够处理任意形状的簇并具有对噪声的鲁棒性。谱聚类则适用于发现复杂形状的聚类结构。

在进行文本聚类时，通常需要对文本进行预处理，如分词、去除停用词、词干提取等，然后将文本转换为向量形式，以便进行相似度计算和聚类。常用的文本向量化方法包括词袋模型、TF-IDF、Word2Vec和BERT等。

最后，聚类效果的评价可以使用轮廓系数、SSE、调整兰德指数等指标来衡量。轮廓系数衡量数据点与其所在簇和最近邻簇的距离差异，SSE衡量簇内数据点与簇质心的距离平方和，而调整兰德指数衡量聚类结果与真实分类结果的一致性。通过这些指标，我们可以评估不同聚类算法的效果，并选择最适合特定数据集和任务的算法。

3.6.向量数据库

向量数据库是一种专门设计用于存储和检索高维向量数据的数据库系统。它在处理非结构化数据，如图像、文本、音频等，具有显著优势。这些数据通过嵌入技术转换为向量形式，使得计算机能够理解和处理。向量数据库的核心功能包括高效的存储、索引和相似性搜索，它使用特定的索引结构和优化算法来提高检索效率，尤其是在处理大规模数据集时。

向量数据库的关键特点包括高度可扩展性、高效的相似性搜索和对高维数据的支持。它能够处理由深度神经网络或其他机器学习模型生成的大量多维嵌入向量，并支持多种索引类型和相似度计算方法。这些特性使得向量数据库在推荐系统、自然语言处理、计算机视觉、智能客服等AI领域有广泛应用。

在实际应用中，向量数据库可以用于实现语义搜索、图像检索、人脸识别等功能。例如，在图像检索中，通过将图像转换为向量并存储在数据库中，可以实现快速的相似图像搜索。在自然语言处理中，文本可以转换为向量，并通过向量数据库进行语义匹配和文档聚类。

向量数据库的工作原理涉及数据存储、索引构建和相似性搜索。数据存储是将向量数据按照一定的数据模型组织并存储在数据库中。索引构建则是为了加快相似性搜索的速度，常用的索引结构包括KD树、球树和LSH等。相似性搜索是用户发起查询时，数据库通过索引结构进行快速搜索，并返回与查询向量最相似的数据结果。

在选择向量数据库时，需要考虑其性能、可扩展性、支持的索引和指标、架构和连接方式等因素。例如，腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务，专用于存储、索引、检索、管理大量多维嵌入向量，支持多种索引类型和相似度计算方法，适用于推荐系统、NLP服务、计算机视觉、智能客服等AI领域。

总的来说，向量数据库是AI时代的重要技术底座，它通过高效的数据管理和检索能力，为各种AI应用提供了强大的支持。随着AI技术的不断发展，向量数据库预计将在未来发挥更加重要的作用。

【一个小目标】84/365，关注行业关注趋势，多看多想多反思，做一个讲故事的人，讲一个好故事