📚 一、什么是 RAG？为什么需要它？

RAG（Retrieval-Augmented Generation） 是一种将信息检索与文本生成相结合的技术。它的核心思想是：

1. 检索：从知识库中查找与问题相关的文档片段
2. 增强：将这些片段作为上下文提供给大模型
3. 生成：模型基于上下文生成更准确、更可靠的答案

为什么需要 RAG？

• 解决幻觉问题：大模型不再"凭空想象"，而是基于实际文档回答
• 知识更新便捷：只需更新向量数据库，无需重新训练模型
• 专业领域适配：可快速为特定领域（如法律、医疗）构建专业问答系统

🛠️ 二、环境准备：Redis Stack

我们将使用 Redis Stack 作为向量数据库存储文档嵌入。

📦 三、项目配置与依赖

1. 添加必要的依赖

<!-- Redis 向量存储 -->

2. 配置应用参数

spring:

💾 四、实现文档向量化存储

创建 VectorStoreController 处理文档上传和向量化：

@RestController

在网上找了一个美国签证申请的文档，大概内容如下：

在 Redis Stack 中长这样

🔍 五、构建 RAG 问答接口

创建结合向量检索与 AI 生成的智能问答接口：

@RestController

🧪 六、效果测试对比

我们使用一份"美国签证办理指南"文档进行测试：

测试 1：RAG 问答（基于文档）

请求：

GET http://localhost:8080/ai/chat/vector?prompt=在职证明包含哪些内容

响应（准确基于文档内容）：

在职证明应包含以下内容：

• 公司抬头信纸

• 公司地址和联系电话

• 申请人姓名、职位

• 入职时间

• 单位准假证明

• 单位负责人签字

这些内容有助于证明你在本国的稳定工作，会按时回国。

测试 2：普通对话（无文档参考）

请求：

GET http://localhost:8080/ai/chat?prompt=在职证明包含哪些内容

响应（模型通用知识）：

在职证明一般由公司出具，用于证明员工目前在该公司工作的正式文件。常见的内容包括以下几个方面：

效果对比：

方面	普通对话	RAG 增强
准确性	依赖模型记忆，可能过时或不准确	基于最新文档，准确可靠
专业性	通用回答，缺乏细节	专业领域术语，完整格式
可追溯	无法提供来源	基于具体文档内容
更新成本	需重新训练模型	只需更新文档

🚀 七、扩展应用场景

这种 RAG 架构可应用于多种场景：

1. 企业知识库：内部文档问答系统
2. 技术支持：产品手册智能查询
3. 教育培训：教材内容精准检索
4. 法律咨询：法规条文准确引用

💎 八、总结与最佳实践

本文我们实现了：

1. 文档向量化：将 PDF/Word 文档转换为向量存储
2. 相似度检索：根据问题查找相关文档片段
3. 增强生成：将检索结果作为上下文生成准确答案

最佳实践建议：

1. 文档预处理：清理格式、分段优化提升检索效果
2. 阈值调优：根据场景调整相似度阈值（0.6-0.8）
3. 多文档支持：支持多种格式文档上传
4. 版本管理：实现文档版本更新和回滚

：将检索结果作为上下文生成准确答案

最佳实践建议：

1. 文档预处理：清理格式、分段优化提升检索效果
2. 阈值调优：根据场景调整相似度阈值（0.6-0.8）
3. 多文档支持：支持多种格式文档上传
4. 版本管理：实现文档版本更新和回滚

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

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。

2025最新大模型学习路线

明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。

针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

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为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

适合人群

• 在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
• IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
• IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
• 传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。
  

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。

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