1、什么是RAG？

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强⽣成） 是⼀种将信息检索与⽂本⽣成相结合的技术，通过实时从外部知识库中检索相关⽂档，增强⼤语⾔模型（LLM）的⽣成准确性和事实性。其核⼼价值在于解决LLM的三⼤痛点：

• 知识固化：预训练数据⽆法实时更新
• 幻觉问题：⽣成内容缺乏事实依据
• 领域局限：难以直接处理专业领域问题

典型应⽤场景：

• 智能客服（如阿⾥⼩蜜⽇均处理千万级问答）
• 法律/医疗领域专业问答
• 企业知识库增强（如微软将RAG集成到Copilot）

技术架构图

⽤⼾提问 → 向量化 → 检索 → ⽂档排序 → 上下⽂构建 → LLM⽣成 → 输出

2、Dify⼊⻔与私有化部署

官⽹：https://dify.ai/zh

Dify 是⼀款开源的⼤语⾔模型(LLM) 应⽤开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建⽣产级的⽣成式 AI 应⽤。即使你是⾮技术⼈员，也能参与到 AI 应⽤的定义和数据运营过程中。

由于 Dify 内置了构建 LLM 应⽤所需的关键技术栈，包括对数百个模型的⽀持、直观的 Prompt 编排界⾯、⾼质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排，并同时提供了⼀套易⽤的界⾯和 API。这为开发者节省了许多重复造轮⼦的时间，使其可以专注在创新和业务需求上。

1、 Dify私有化部署

参考⽂档：https://github.com/langgenius/dify/blob/main/README_CN.md

安装 Dify 之前, 请确保你的机器已满⾜最低安装要求：

• CPU >= 2 Core CPU >= 2 核
• RAM >= 4 GiB 内存 >= 4 GiB
  

2、克隆 Dify 代码仓库

git clone https://github.com/langgenius/dify.git克隆 Dify 源代码⾄本地环境。

快速启动

启动 Dify 服务器的最简单⽅法是运⾏我们的 docker-compose.yml ⽂件。在运⾏安装命令之前，请确保您的机器上安装了 Docker 和 Docker Compose：

cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d

运⾏后，可以在浏览器上访问 http://localhost/install 进⼊ Dify 控制台并开始初始化安装操作。

3、Dify 构建知识库

创建知识库

选择知识库选项卡，然后点击创建知识库。

4、 Dify接⼊Deepseek R1构建Agent应⽤

定义

智能助⼿（Agent Assistant），利⽤⼤语⾔模型的推理能⼒，能够⾃主对复杂的⼈类任务进⾏⽬标规划、任务拆解、⼯具调⽤、过程迭代，并在没有⼈类⼲预的情况下完成任务。

如何使⽤智能助⼿

为了⽅便快速上⼿使⽤，你可以在“探索”中找到智能助⼿的应⽤模板，添加到⾃⼰的⼯作区，或者在此基础上进⾏⾃定义。在全新的 Dify ⼯作室中，你也可以从零编排⼀个专属于你⾃⼰的智能助⼿，帮助你完成财务报表分析、撰写报告、Logo 设计、旅程规划等任务。

选择智能助⼿的推理模型，智能助⼿的任务完成能⼒取决于模型推理能⼒，我们建议在使⽤智能助⼿时选择推理能⼒更强的模型系列如 gpt-4 以获得更稳定的任务完成效果。

选择智能助⼿的推理模型

你可以在“提⽰词”中编写智能助⼿的指令，为了能够达到更优的预期效果，你可以在指令中明确它的任务⽬标、⼯作流程、资源和限制等。

编排智能助⼿的指令提⽰词

添加助⼿需要的⼯具

在“上下⽂”中，你可以添加智能助⼿可以⽤于查询的知识库⼯具，这将帮助它获取外部背景知识。

在“⼯具”中，你可以添加需要使⽤的⼯具。⼯具可以扩展 LLM 的能⼒，⽐如联⽹搜索、科学计算或绘制图⽚，赋予并增强了 LLM 连接外部世界的能⼒。Dify 提供了两种⼯具类型：第⼀⽅⼯具和⾃定义⼯具。

你可以直接使⽤ Dify ⽣态提供的第⼀⽅内置⼯具，或者轻松导⼊⾃定义的 API ⼯具（⽬前⽀持 OpenAPI / Swagger 和 OpenAI Plugin 规范）。

添加助⼿需要的⼯具
“⼯具”功能允许⽤⼾借助外部能⼒，在 Dify 上创建出更加强⼤的 AI 应⽤。例如你可以为智能助理型应⽤（Agent）编排合适的⼯具，它可以通过任务推理、步骤拆解、调⽤⼯具完成复杂任务。

另外⼯具也可以⽅便将你的应⽤与其他系统或服务连接，与外部环境交互。例如代码执⾏、对专属信息源的访问等。你只需要在对话框中谈及需要调⽤的某个⼯具的名字，即可⾃动调⽤该⼯具。

配置 Agent
在 Dify 上为智能助⼿提供了 Function calling（函数调⽤）和 ReAct 两种推理模式。已⽀持 Function Call 的模型系列如 gpt-3.5/gpt-4 拥有效果更佳、更稳定的表现，尚未⽀持 Function calling 的模型系列，我们⽀持了 ReAct 推理框架实现类似的效果。

在 Agent 配置中，你可以修改助⼿的迭代次数限制。

Function Calling 模式

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。

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】

为什么要学习大模型？

我国在A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AI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AI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。

大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

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2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

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。

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