LLM爆了！揭秘大语言模型的秘密，RAG+向量数据库打造私有AI神器

本文深入剖析了LLM大语言模型的工作原理指出其本质是概率模型存在知识时效性和私有数据盲区。文章详细介绍了Token的概念及其对模型输出的影响并提出了RAG技术架构模式通过检索增强生成结合向量数据库实现高效、灵活的私有数据应用。同时对比了LLMRAG向量数据库与私有数据训练的异同强调前者成本更低、更灵活。最后文章总结了大模型应用开发的核心要点包括提示词优化、流式响应等并对未来项目优化方向进行了展望。LLM说到LLM大语言模型相信很多人都不陌生了本质依靠海量文本数据训练而成的概率模型能力能理解和生成文本、代码还能进行推理、对话等特点参数固定训练完成后相关“记忆”就固定在参数里了知识有时间限制只掌握训练截止日期之前的数据存在知识时间节点可以把LLM看作一个“通用大脑”但它不一定了解最新信息也不知道你的私有数据。现在的AI大模型本质上还是在做概率预测。你给它一段提示词它后台的逻辑其实就是根据之前学习过的海量文字内容判断接在这段话后面概率最大的下一个字词是什么。也正因为这样大模型每次给出的回答可能不一样也没办法保证给出的答案百分百准确。Token大模型其实并不直接认识java、Rust这些编程语言也不懂“编程”这个词本身。在模型内部所有文字都会先被转成一串数字来处理。字或者词并不等于token。一个token既不是单个字符也不是一个完整的单词。它的切分方式很灵活 像the、apple这类常见单词一般就是1个token。 像microservices这种少见的长复合词可能会被拆成好几个token比如micro加services。中文的情况比较特殊常用汉字一般是1个token生僻字则可能会占用2到3个token。在做大模型应用开发时一定要留意token的使用量因为这直接关系到计费。另外还有上下文窗口的限制每个模型都有最大token上限比如8k、32k、128k。如果你的提示词加上模型返回的内容超出了这个限制模型要么会忘记前面的内容要么直接报错。日常开发里可以按这个大致比例估算 英文文本1000个token大概对应750个单词。中文文本1000个token大约在500到600个汉字之间而且随着模型词表的优化现在处理中文的效率也在不断提高。代码也会消耗token空格、缩进和特殊符号都会算进去像Python这类缩进比较多的语言token消耗通常比纯文本更快。我们也可以用相关库来计算token示例代码如下RAGRAG的全称是Retrieval-Augmented Generation也就是检索增强生成它并不是像LLM那样的大模型而是一种技术架构模式。举个很直观的例子你去问ChatGPT你们公司内部的规章制度它的训练数据里基本不可能包含你们公司的私有信息。所以它要么随便编一套看起来很像那么回事的内容要么直接跟你说不知道。这时候RAG就能派上用场了它会在你真正调用大模型之前先去企业内部的资料库根据你的问题把相关的资料内容查出来再把这些内容和问题拼在一起形成完整的提问发给大模型让大模型基于查到的真实资料来回答。这么做主要能解决三个问题解决幻觉问题大模型遇到不懂的问题很容易一本正经地瞎编答案。解决知识过时问题大模型的知识储备只停留在它完成训练的那个时间点之后的新信息它都不知道。保障私有数据安全你不可能为了让AI理解业务代码就把几百万行私有代码交给模型厂商去重新训练成本太高还不安全。另外在使用RAG的时候还得做好数据清洗这一步。就拿我们repo wiki这个场景来说要把第三方库、编译生成的target目录这类没用的内容过滤掉。不然检索的时候会把这些无关信息也带进去影响最终回答的准确性。向量数据库前面我们说到RAG模式里面有个特别关键的组成部分就是向量数据库。在RAG里去查找相关的上下文内容其实就是在向量数据库里进行查询具体的步骤是这样的先把文档按段落拆分成一个个小块用Embedding模型把每一个文档块转换成向量再把这些向量保存到向量数据库中当用户提出问题时同样把问题也转换成向量通过向量之间的相似度找出最相关的那些文档块最后把这些匹配到的文档块和问题一起交给大模型让它生成最终答案简单来讲就是把图片、视频、文字这类非结构化数据通过Embedding模型转换成一串数字数组也就是向量比如[0.12, -0.59, 0.88, …]。在查询的时候也会把要查询的内容转成向量然后返回向量空间里距离相近的数据。QA这时候你大概率会冒出这些疑问LLM RAG 向量数据库是不是就等于用大模型去训练自己的私有数据两者效果差不多吗如果不一样差别又在哪先说说 LLM RAG 向量数据库本质上是不改动模型本身的参数先从外部检索相关资料把查到的内容交给模型让它结合参考信息再给出回答。你的私有数据都存在外部的向量数据库里只是作为参考素材放进提示词里而已。再看用私有数据做训练不管是微调还是预训练本质是用你的数据去更新模型参数让模型把这些知识和规律直接“记”在自身里。你的数据相当于被融进模型权重里后续使用时不用再单独去查这份数据。简单来说用RAG外挂私有向量数据的方式成本更低也更灵活。如果是特别垂直细分的场景再考虑用私有数据去训练模型。传统产品经理正在成为下个被淘汰的“传统岗位”。过去画原型、写 PRD、跟进度的“传统技能包”在AI时代正迅速贬值。63% 的企业转型做 AI 产品当下的问题不再是“要不要学 AI ”而是“如何构建 AI 产品”。前段时间还跟字节、腾讯的资深 AI 产品经理沟通他们反馈在大量招人只要有 AI 相关的项目经验基本都能拿到面试机会而且领导很舍得给钱涨薪 40-60% 很正常01接下来的产品人得卷AI能力了如今AI大火行业极速发展的背后懂AI 产品人才却严重稀缺。这不是要你转技术岗而是要掌握构建 AI 产品的核心方法如何将你的领域知识转化为 AI 产品的核心竞争力如何用 AI 技术实现你的产品需求如何设计真正懂用户的 AI 交互体验……懂AI就是产品经理的“救命稻草”风口之下与其焦虑被行业淘汰不如先人一步享受AI技术带来的红利我把AI产品经理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】不限年龄不限岗位没有代码基础也能学现在扫码完课还送《AI产品面试题库》《AI大模型应用案例集》02掌握技术实战快速转型想成为一名卓越的AI大模型产品经理需要从技术、到项目实战的全方位转型指南**1**AI产品应用原理解析产品经理也能听懂对于产品经理来说如果你不懂技术做不了业务和AI大模型技术衔接、定义不了数据需求是没法完整的落地一个产品的本次课程专门面向产品经理人群解析当下最热门的AI产品应用的必备的「大模型」、「多模态」的实际应用和算法原理解析AI产品应用技术积累大模型能力简单易懂不需要会代码小白也能掌握大模型微调掌握主流大模型如DeepSeek、Qwen等的微调技术针对特定场景优化模型性能。学习如何利用领域数据如制造、医药、金融等进行模型定制AI Agent智能体搭建学习如何设计和开发AI Agent实现多任务协同、自主决策和复杂问题解决。构建垂类场景下的智能助手产品如制造业中的设备故障诊断Agent、金融领域的投资分析Agent等2超全行业案例解析课程详细讲解现阶段大模型在各个行业和领域的应用现状包括零售与电商、教育、医疗、泛娱乐、法律等等10大行业详细讲解案例的思路、应用场景以及背后的技术原理、核心技术揭秘各个行业、场景的真实现状和未来产品的发展与机遇可以说讲解完一个案例就能积累一个AI产品实践的经验课程中所涉及到的实战项目都可以直接在自己的工作中使用让自己的产品/项目有可借鉴的成功案例3AI产品经理求职专项辅导课程中会系统的帮助大家拆解字节、腾讯、百度等大厂AI PM岗位JD关键词掌握AI PM高频面试题型与回答框架展示 AI 相关能力的关键技巧Prompt设计、模型评估、A/B测试、成本意识、与算法/工程协作经验To B类AI产品经理突出“行业理解 技术落地 商业闭环”能力的简历结构设计展示项目成果从客户需求洞察到技术方案设计展现端到产品思维如何评估To B AI产品的可行性、客户付费意愿与实施成本To C类AI产品经理拆解头部公司岗位JD将过往尽力转化为AI产品叙事逻辑从行业趋势、产品设计题、案例分析数据分析题、技术理解边界等全流程辅导面试避免无效海投、锁定最适合的AI产品岗位03本次课程全程直播讲解能直接对话大佬和专业助教不懂就问超详细的案例小白也能轻松get完课后还赠送《AI产品经理面试题库》、《AI大模型应用案例集》不断更新中……适合人群想转型AI产品经理、AI项目管理专家、AI产品解决方案等岗位想进行AI产品创业的创业者想成为制作AI产品的程序员想利用AI解决企业问题的管理岗想在AI方向寻找就业方向的毕业生AI方向前景广阔、待遇好目前很多产品人已经通过完整学习拿到大厂高薪offer收入嗷嗷涨我把AI产品经理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】