2026/8/4 14:32:02
FEATURED · 精选文章 
文章介绍了意图识别技术的演进路径从早期的关键词识别到结合多轮上下文的复杂任务推断。随着业务复杂度的提升系统需要处理更多意图、上下文变长、意图切换等问题。文章提出了基于规则、分类器、深度学习模型、LLM、RAG等技术路线的选择建议并强调了系统架构设计、多轮对话处理、权限与执行安全的重要性。文章最后总结了意图识别系统的演进脉络强调了清晰的系统分工和持续升级的重要性。很多人设计 Agent 意图识别会从 Prompt、Few-Shot 或 RAG 开始。把时间线拉长后会发现这项技术有一条清晰的演进路径最早识别用户说了哪个关键词后来判断一句话属于哪种业务类型如今还需要结合多轮上下文推断用户准备推进什么任务。这条路径由业务复杂度推动。表达越来越口语化意图标签持续增加对话上下文不断变长系统还要处理意图切换、多任务组合、参数缺失和执行风险。选型之前可以先回答四个问题意图数量有多少、标签是否频繁变化、标注数据是否充足、一次判断需要理解多少轮上下文。答案基本决定了技术路线。一、规则和分类器先接住确定的请求业务刚启动时规则通常最实用。例如出现退款“取消订单”“修改地址便路由到对应流程。规则几乎没有推理成本结果可解释也方便产品和运营直接调整因此适合高频、确定、风险敏感的请求。它的边界同样明显用户可能说这个我不想要了”“地址填错了”还可能同时提到退款和物流。规则数量增加后冲突、优先级和维护成本也会快速上升。所以规则适合守住最确定的一部分流量其余表达交给统计模型处理。当意图标签相对稳定同时积累了一批标注语料可以使用 TF-IDF、FastText 等文本表示再结合逻辑回归、SVM 或轻量神经网络完成分类。这类方案训练快、推理成本低适合客服分流、工单归类、FAQ 路由等高并发场景。它依赖历史数据学习决策边界因此需要关注类别不均衡、线上新表达和相邻意图混淆。离线准确率很高仍可能在促销、新产品或新政策上线后快速下降。随着表达复杂度提高CNN、LSTM、BERT 一类深度学习模型开始发挥作用。预训练模型能够理解词序和上下文同一句我要退了出现在商品、机票和会员服务中可以得到不同表示。此时还能把意图分类与槽位抽取联合训练一次得到 intentbook_flight、departure杭州、destination北京、date周五。这种方案适合标签稳定、数据充足、线上流量较大的业务代价是标注、训练和版本管理成本更高标签调整后通常还要补数据并重新训练。业务进入冷启动阶段时问题会发生变化标签已经定义好每个标签却只有少量样本。Embedding、原型网络和对比学习更适合这种情况。它们通过向量空间描述类别关系让同类表达靠近让不同意图逐渐分开。新意图上线时只要准备少量示例即可参与召回扩展速度会快很多。这里要注意语言相似与业务动作并不总是一致。怎么取消订单和为什么订单被取消在向量空间里可能非常接近后续动作却完全不同。因此Embedding 更适合召回几个候选意图最终判断再由分类器或 LLM 完成。二、意图变多就先缩小范围再判断LLM 进一步降低了意图系统的冷启动门槛。我们可以在 Prompt 中写明业务意图、判断边界、正反案例和输出结构让模型直接返回意图、槽位、置信信息以及是否需要追问。它对口语、省略、情绪表达和少样本意图的适应能力更强也适合意图频繁调整的 Agent 产品。当意图数量逐渐增加把全部定义和案例都塞进 Prompt会带来上下文膨胀、标签混淆、成本增加和维护困难。系统由此自然演进到先缩小范围再完成判断的两阶段架构。意图 RAG 的核心价值就在于缩小决策空间。系统先用当前请求召回最相关的意图定义、边界案例和混淆反例再让 LLM 在这些候选中判断。原本从几十个意图里选择一个现在可能只需要比较三到五个候选Prompt 更短边界也更集中。这套架构需要分别评估召回层和判断层。目标意图没有进入 Top-K后面的 LLM 很难补救目标已经召回却选择错误说明问题更可能出在意图边界、案例质量或判断提示词。把两个环节拆开评估才能快速定位系统误差。意图库也需要覆盖真实线上分布。除了标准定义还应收录口语表达、相邻意图、混淆反例、业务前置条件以及历史误判。LLM 批量生成的同义句可以补充长尾表达线上真实请求仍然是更新意图库最重要的数据来源。三、多轮对话里要判断的是状态不是一句话当业务进入多轮对话后上下文会成为新的主变量。用户说换成明天吧单看这一句话无法判断他准备修改机票、酒店还是日程。系统需要把历史对话整理成结构化状态例如当前任务、已确认槽位、待补槽位、上一步工具结果和最近一次用户修正再结合最新输入完成判断。这时可以将识别目标设计为一次状态更新{ active_intent: modify_flight, intent_transition: continue, slot_updates: { departure_date: 明天 }, missing_slots: [], next_action: confirm_change}模型需要判断当前意图是否延续、切换、取消或完成同时识别用户修正了哪些参数。这样Agent 能够围绕流程状态理解用户减少旧意图残留对新任务的干扰。继续扩大到复杂 Agent用户的一句话还可能包含多个意图。例如查一下余额超过一万就转五千到储蓄卡。这里包含余额查询、条件判断和转账任务三个动作之间还有明确依赖关系。单标签分类会丢失任务结构更合适的输出形式是命令序列或执行图到了这一阶段意图识别已经逐渐扩展为语义解析、任务拆解和规划。模型既要理解用户目标也要确定动作顺序、参数依赖和需要确认的高风险步骤。生产环境通常会采用级联架构让不同方法各自处理擅长的流量规则处理确定性命令和安全拦截轻量分类器覆盖稳定高频意图Embedding 负责候选召回LLM 处理模糊表达、多轮状态和长尾请求RAG 动态提供业务定义与案例规划器负责多任务拆解。每一层还要保留拒识、追问和升级通道。这种级联还有一个重要收益系统可以根据请求难度分配计算成本。简单请求走短链路复杂请求再升级到更强模型。每层都能单独监控、替换和回滚意图新增时也只需要调整相关分支。识别完成后还要单独处理权限与执行安全。意图层回答用户想做什么权限层判断用户能否这样做执行层确认动作是否应该立即发生。查询天气可以直接执行删除数据、转账和发送外部消息通常需要身份校验或二次确认。这三个层次分开设计能够避免模型把理解成功误当成授权完成。因此一个完整的意图系统需要提供四类出口执行、追问、拒识和确认。缺少信息时追问置信不足时拒识高风险动作进入确认流程只有条件充分且权限通过后才调用工具。评估时也需要超越整体 Accuracy。类别不均衡场景更适合观察 Macro-F1相邻意图需要维护混淆矩阵Embedding 层关注 RecallK槽位抽取关注字段级 F1多轮场景关注意图切换和状态更新准确率生产环境还要观察拒识率、追问率、工具调用成功率、端到端任务完成率、延迟和单次请求成本。一个成熟的意图系统需要判断何时直接行动、何时升级模型、何时停下来追问。系统能力越强对不确定性的管理也应该越精细。整条演进脉络可以归结为更清晰的系统分工规则负责确定性分类器负责高频稳定流量Embedding 负责缩小候选空间LLM 负责复杂语义RAG 负责动态业务知识多轮状态负责上下文连续性规划器负责把复合目标转成可执行步骤。意图识别做得好靠的通常是这套分工能够随着业务复杂度持续升级。最后2026年技术圈的分化愈发明显降薪裁员潮持续蔓延传统开发、测试等岗位大批缩水不少从业者陷入职业焦虑与之形成鲜明对比的是AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招薪资逆势飙升150%大厂更是直接开出70-100W年薪疯抢具备实战能力的大模型人才甚至放宽年龄限制只求能快速落地技术、创造价值很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域绝非盲目跟风而是实实在在看到了不可替代的价值优势这也是2026年最值得抓住的职业风口1、窗口期红利入门门槛友好不同于成熟赛道的“内卷式招聘”2026年大模型人才缺口巨大简历只要达标掌握基础AI应用具备简单项目经验年龄、学历均非硬性要求小白可快速入门转行程序员也能无缝衔接2、技术可复用上手速度翻倍如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势无需从零开始复用原有技术能力就能快速进阶3、懂业务更吃香竞争力翻倍单纯懂技术已不够2026年大厂更看重“技术业务”的复合型人才有垂直领域金融、医疗、工业等经验者能精准定位模型落地痛点薪资比纯技术岗高出30%以上更重要的是即便没有转型需求用AI大模型工具为工作赋能、提升效率也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效未来很可能被行业淘汰那么2026年小白/程序员该如何高效学习大模型很多人想入门大模型却陷入两大困境要么到处搜集零散资料不成体系越学越懵要么被收费高昂的课程割韭菜花了钱却学不到实战技能白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份2026年最新、免费、系统化的AI大模型学习资源包覆盖从零基础入门到商业实战、从理论沉淀到面试通关的全流程所有资料均已整理归档无需拼凑直接领取就能上手学习小白可照做程序员可进阶扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线这份学习路线结合2026年行业趋势和新手学习规律由行业专家精心设计从零基础到精通每一步都有明确指引帮你节省80%的无效学习时间少走弯路、高效进阶避免踩坑。2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、大模型学习书籍电子文档涵盖2026年最新技术要点包括基础入门、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG实战、模型微调与部署等内容4、AI大模型最新行业报告报告包含腾讯、阿里、甲子光年等权威机构发布的核心内容还有2026年中文大模型基准测评报告、AI Agent行业研究报告等帮你站在行业前沿把握技术风口。5、大模型项目实战配套源码项目包含Deepseek R1、GPT项目、MCP项目、RAG实战等热门方向还有视频配套代码手把手教你从0到1完成项目开发既能练手提升技术又能丰富简历为求职和职业发展加分。6、2026大模型大厂面试真题2026年大模型面试已全面升级不再单纯考察基础原理而是转向侧重技术落地和业务结合的综合考察很多程序员和新手因为缺乏针对性准备明明技术不错却在面试中失利。适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段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…扫码免费领取全部内容7、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。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】
小白程序员必看：收藏这份意图识别大模型学习指南
文章介绍了意图识别技术的演进路径从早期的关键词识别到结合多轮上下文的复杂任务推断。随着业务复杂度的提升系统需要处理更多意图、上下文变长、意图切换等问题。文章提出了基于规则、分类器、深度学习模型、LLM、RAG等技术路线的选择建议并强调了系统架构设计、多轮对话处理、权限与执行安全的重要性。文章最后总结了意图识别系统的演进脉络强调了清晰的系统分工和持续升级的重要性。很多人设计 Agent 意图识别会从 Prompt、Few-Shot 或 RAG 开始。把时间线拉长后会发现这项技术有一条清晰的演进路径最早识别用户说了哪个关键词后来判断一句话属于哪种业务类型如今还需要结合多轮上下文推断用户准备推进什么任务。这条路径由业务复杂度推动。表达越来越口语化意图标签持续增加对话上下文不断变长系统还要处理意图切换、多任务组合、参数缺失和执行风险。选型之前可以先回答四个问题意图数量有多少、标签是否频繁变化、标注数据是否充足、一次判断需要理解多少轮上下文。答案基本决定了技术路线。一、规则和分类器先接住确定的请求业务刚启动时规则通常最实用。例如出现退款“取消订单”“修改地址便路由到对应流程。规则几乎没有推理成本结果可解释也方便产品和运营直接调整因此适合高频、确定、风险敏感的请求。它的边界同样明显用户可能说这个我不想要了”“地址填错了”还可能同时提到退款和物流。规则数量增加后冲突、优先级和维护成本也会快速上升。所以规则适合守住最确定的一部分流量其余表达交给统计模型处理。当意图标签相对稳定同时积累了一批标注语料可以使用 TF-IDF、FastText 等文本表示再结合逻辑回归、SVM 或轻量神经网络完成分类。这类方案训练快、推理成本低适合客服分流、工单归类、FAQ 路由等高并发场景。它依赖历史数据学习决策边界因此需要关注类别不均衡、线上新表达和相邻意图混淆。离线准确率很高仍可能在促销、新产品或新政策上线后快速下降。随着表达复杂度提高CNN、LSTM、BERT 一类深度学习模型开始发挥作用。预训练模型能够理解词序和上下文同一句我要退了出现在商品、机票和会员服务中可以得到不同表示。此时还能把意图分类与槽位抽取联合训练一次得到 intentbook_flight、departure杭州、destination北京、date周五。这种方案适合标签稳定、数据充足、线上流量较大的业务代价是标注、训练和版本管理成本更高标签调整后通常还要补数据并重新训练。业务进入冷启动阶段时问题会发生变化标签已经定义好每个标签却只有少量样本。Embedding、原型网络和对比学习更适合这种情况。它们通过向量空间描述类别关系让同类表达靠近让不同意图逐渐分开。新意图上线时只要准备少量示例即可参与召回扩展速度会快很多。这里要注意语言相似与业务动作并不总是一致。怎么取消订单和为什么订单被取消在向量空间里可能非常接近后续动作却完全不同。因此Embedding 更适合召回几个候选意图最终判断再由分类器或 LLM 完成。二、意图变多就先缩小范围再判断LLM 进一步降低了意图系统的冷启动门槛。我们可以在 Prompt 中写明业务意图、判断边界、正反案例和输出结构让模型直接返回意图、槽位、置信信息以及是否需要追问。它对口语、省略、情绪表达和少样本意图的适应能力更强也适合意图频繁调整的 Agent 产品。当意图数量逐渐增加把全部定义和案例都塞进 Prompt会带来上下文膨胀、标签混淆、成本增加和维护困难。系统由此自然演进到先缩小范围再完成判断的两阶段架构。意图 RAG 的核心价值就在于缩小决策空间。系统先用当前请求召回最相关的意图定义、边界案例和混淆反例再让 LLM 在这些候选中判断。原本从几十个意图里选择一个现在可能只需要比较三到五个候选Prompt 更短边界也更集中。这套架构需要分别评估召回层和判断层。目标意图没有进入 Top-K后面的 LLM 很难补救目标已经召回却选择错误说明问题更可能出在意图边界、案例质量或判断提示词。把两个环节拆开评估才能快速定位系统误差。意图库也需要覆盖真实线上分布。除了标准定义还应收录口语表达、相邻意图、混淆反例、业务前置条件以及历史误判。LLM 批量生成的同义句可以补充长尾表达线上真实请求仍然是更新意图库最重要的数据来源。三、多轮对话里要判断的是状态不是一句话当业务进入多轮对话后上下文会成为新的主变量。用户说换成明天吧单看这一句话无法判断他准备修改机票、酒店还是日程。系统需要把历史对话整理成结构化状态例如当前任务、已确认槽位、待补槽位、上一步工具结果和最近一次用户修正再结合最新输入完成判断。这时可以将识别目标设计为一次状态更新{ active_intent: modify_flight, intent_transition: continue, slot_updates: { departure_date: 明天 }, missing_slots: [], next_action: confirm_change}模型需要判断当前意图是否延续、切换、取消或完成同时识别用户修正了哪些参数。这样Agent 能够围绕流程状态理解用户减少旧意图残留对新任务的干扰。继续扩大到复杂 Agent用户的一句话还可能包含多个意图。例如查一下余额超过一万就转五千到储蓄卡。这里包含余额查询、条件判断和转账任务三个动作之间还有明确依赖关系。单标签分类会丢失任务结构更合适的输出形式是命令序列或执行图到了这一阶段意图识别已经逐渐扩展为语义解析、任务拆解和规划。模型既要理解用户目标也要确定动作顺序、参数依赖和需要确认的高风险步骤。生产环境通常会采用级联架构让不同方法各自处理擅长的流量规则处理确定性命令和安全拦截轻量分类器覆盖稳定高频意图Embedding 负责候选召回LLM 处理模糊表达、多轮状态和长尾请求RAG 动态提供业务定义与案例规划器负责多任务拆解。每一层还要保留拒识、追问和升级通道。这种级联还有一个重要收益系统可以根据请求难度分配计算成本。简单请求走短链路复杂请求再升级到更强模型。每层都能单独监控、替换和回滚意图新增时也只需要调整相关分支。识别完成后还要单独处理权限与执行安全。意图层回答用户想做什么权限层判断用户能否这样做执行层确认动作是否应该立即发生。查询天气可以直接执行删除数据、转账和发送外部消息通常需要身份校验或二次确认。这三个层次分开设计能够避免模型把理解成功误当成授权完成。因此一个完整的意图系统需要提供四类出口执行、追问、拒识和确认。缺少信息时追问置信不足时拒识高风险动作进入确认流程只有条件充分且权限通过后才调用工具。评估时也需要超越整体 Accuracy。类别不均衡场景更适合观察 Macro-F1相邻意图需要维护混淆矩阵Embedding 层关注 RecallK槽位抽取关注字段级 F1多轮场景关注意图切换和状态更新准确率生产环境还要观察拒识率、追问率、工具调用成功率、端到端任务完成率、延迟和单次请求成本。一个成熟的意图系统需要判断何时直接行动、何时升级模型、何时停下来追问。系统能力越强对不确定性的管理也应该越精细。整条演进脉络可以归结为更清晰的系统分工规则负责确定性分类器负责高频稳定流量Embedding 负责缩小候选空间LLM 负责复杂语义RAG 负责动态业务知识多轮状态负责上下文连续性规划器负责把复合目标转成可执行步骤。意图识别做得好靠的通常是这套分工能够随着业务复杂度持续升级。最后2026年技术圈的分化愈发明显降薪裁员潮持续蔓延传统开发、测试等岗位大批缩水不少从业者陷入职业焦虑与之形成鲜明对比的是AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招薪资逆势飙升150%大厂更是直接开出70-100W年薪疯抢具备实战能力的大模型人才甚至放宽年龄限制只求能快速落地技术、创造价值很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域绝非盲目跟风而是实实在在看到了不可替代的价值优势这也是2026年最值得抓住的职业风口1、窗口期红利入门门槛友好不同于成熟赛道的“内卷式招聘”2026年大模型人才缺口巨大简历只要达标掌握基础AI应用具备简单项目经验年龄、学历均非硬性要求小白可快速入门转行程序员也能无缝衔接2、技术可复用上手速度翻倍如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势无需从零开始复用原有技术能力就能快速进阶3、懂业务更吃香竞争力翻倍单纯懂技术已不够2026年大厂更看重“技术业务”的复合型人才有垂直领域金融、医疗、工业等经验者能精准定位模型落地痛点薪资比纯技术岗高出30%以上更重要的是即便没有转型需求用AI大模型工具为工作赋能、提升效率也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效未来很可能被行业淘汰那么2026年小白/程序员该如何高效学习大模型很多人想入门大模型却陷入两大困境要么到处搜集零散资料不成体系越学越懵要么被收费高昂的课程割韭菜花了钱却学不到实战技能白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份2026年最新、免费、系统化的AI大模型学习资源包覆盖从零基础入门到商业实战、从理论沉淀到面试通关的全流程所有资料均已整理归档无需拼凑直接领取就能上手学习小白可照做程序员可进阶扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线这份学习路线结合2026年行业趋势和新手学习规律由行业专家精心设计从零基础到精通每一步都有明确指引帮你节省80%的无效学习时间少走弯路、高效进阶避免踩坑。2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、大模型学习书籍电子文档涵盖2026年最新技术要点包括基础入门、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG实战、模型微调与部署等内容4、AI大模型最新行业报告报告包含腾讯、阿里、甲子光年等权威机构发布的核心内容还有2026年中文大模型基准测评报告、AI Agent行业研究报告等帮你站在行业前沿把握技术风口。5、大模型项目实战配套源码项目包含Deepseek R1、GPT项目、MCP项目、RAG实战等热门方向还有视频配套代码手把手教你从0到1完成项目开发既能练手提升技术又能丰富简历为求职和职业发展加分。6、2026大模型大厂面试真题2026年大模型面试已全面升级不再单纯考察基础原理而是转向侧重技术落地和业务结合的综合考察很多程序员和新手因为缺乏针对性准备明明技术不错却在面试中失利。适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段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…扫码免费领取全部内容7、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。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】 
