文本生成：例如GPT系列这样的语言模型可以生成文章、对话、诗歌、代码等内容。它通过理解大量文本数据，掌握语言的结构、语法和逻辑，然后根据输入内容生成有意义的回复或文章。 图像生成：像DALL·E、MidJourney等图像生成模型，可以根据文字描述生成逼真的图像。例如，用户输入“夕阳下的海滩”这样的描述，模型会生成相应的图像。 音频生成：生成式AI还可以创作音乐、模拟人类声音，或者进行语音合成，应用在语音助手或虚拟助手中。 视频生成：一些生成式AI可以创造短视频或动画，甚至生成虚拟角色的动作和对话。
什么是RAG？
RAG的工作原理：
检索阶段：给定一个输入查询，系统首先通过检索模块从大量的文档或数据库中找到与查询相关的背景信息或相关内容。通常，检索模块会利用传统的搜索引擎技术（如TF-IDF、BM25）或更复杂的嵌入式搜索（例如BERT、Dense Retriever等）来获取与输入相关的文档或片段。 生成阶段：然后，生成模型（例如基于Transformer架构的模型，如GPT或BART）会利用这些检索到的相关文档来生成最终的输出。例如，在回答一个问题时，模型不仅仅依赖于它自身的训练知识，还会根据检索到的相关信息生成更加准确和详细的答案。
RAG的优势：
知识增强：传统的生成模型只能依赖它们在训练期间学到的信息，而RAG能够动态地从外部数据库获取实时信息，使得生成结果更加丰富和准确。 应对开放域问题：在处理那些需要大量背景知识的复杂问题时，RAG可以通过检索相关资料来补充生成模型的知识库，避免“无知”或错误的回答。 提高生成的多样性：通过引入多样的检索结果，生成模型可以提供更为多样化的输出，而不是仅仅局限于训练数据中学到的内容。
应用场景：
问答系统：利用外部知识库增强模型的回答能力。 文本总结：从多个来源中提取信息，并结合生成模型生成精炼的摘要。 对话系统：在对话过程中，结合外部检索结果来生成更加相关和准确的对话内容。
RAG Architecture
Simple RAG
An Enterprise RAG System
使用Enterprise RAG架构，通过User Input、Encoder、Retrieval、Generator等模块，并结合Observability与Storage机制，实现企业级智能信息检索与响应生成。
核心技术应用场景
RAG 系统（Retrieval Augmented Generation）
应用场景：RAG系统可以帮助企业从海量内部数据中快速检索所需信息，并通过生成式AI生成精准的回答。
具体案例：
企业知识库：企业常常拥有庞大的文档和数据库，RAG系统可以让员工通过自然语言查询相关信息，自动生成解释或报告，极大提高工作效率。
客户支持：在客服系统中，RAG系统能够基于客户的提问快速检索常见问题文档，并生成个性化回复，提升客户服务的智能化水平。
Fine-Tune Embeddings 和 Llama 3.1
应用场景：通过Fine-tuning Embeddings，企业可以让AI系统在理解和生成自然语言时更加精准，适应具体的业务需求。
具体案例：
定制化聊天机器人：企业可以通过Fine-tuning Embeddings来训练AI系统，使其对特定领域的术语和语言更加敏感，从而提升聊天机器人的回答质量。
法律文档处理：在法律领域，通过Fine-tuning Llama 3.1，可以让AI系统更好地理解和分析复杂的法律术语和文档，帮助企业自动化处理法律事务。
云端与本地生产部署
应用场景：根据企业的需求，AI系统可以灵活部署在云端或本地，以保证数据安全和系统的可扩展性。
具体案例：
SaaS企业的AI服务：在云端部署AI系统，帮助SaaS企业向客户提供灵活、可扩展的AI服务，同时降低IT基础设施成本。
医疗行业的数据隐私保护：本地部署可以确保敏感数据的安全性，特别是在需要遵守严格隐私法规的行业（如医疗、金融）中，AI系统可以安全运行在企业的本地服务器上。
Agents（智能体）
应用场景：智能体能够自主完成多步骤任务，适用于自动化操作、业务流程管理等复杂场景。
具体案例：
电商平台的自动化客服：Agents可以模拟客服人员的操作，回答顾客的咨询，处理订单、库存查询等一系列任务，减少人工干预。
金融行业的合规审查：Agents可以自动完成合规文档的审核与分类，执行多步骤的任务流程，确保审查的高效与准确。
LLM Ops 监控与评估
应用场景：通过LLM Ops，企业可以对AI系统的运行状况进行实时监控，确保其在生产环境中保持高性能并能及时调整优化。
具体案例：
电商推荐系统：实时监控AI推荐引擎的性能，跟踪用户行为和模型输出，以便优化推荐效果，确保系统的稳定和响应速度。
数据分析平台：在大型企业的数据分析平台中，使用LLM Ops来监控AI模型的精度和表现，及时发现问题并进行调整，保证分析结果的可靠性。
RAG&Multi-Agent 主流GENAI工具
⏰时间
11月14日 (星期四)
晚上20:00 -21:00 悉尼时间
🧭形式
线上
本次邀请到了Larry Jiang老师。Larry老师任职生成式AI 架构师，有healthcare, banking 和risk management领域GenAI开发和架构的经验。具有在多个云平台（包括AWS和Azure）上设计和实现先进AI解决方案的丰富经验。他擅长使用OpenAI API、LangChain、Transformer等工具进行Python编程和提示工程。Larry在领导AI功能开发、自动化数据流程和构建AI驱动解决方案方面展示了卓越的能力，特别是在提升预测准确性和运营效率方面。此外，他还精通数据操作与可视化、机器学习、大数据管理以及工作流自动化等技术。
讲座内容：
· 什么是RAG？
· 为什么需要RAG和应⽤场景？
· AI智能体介绍
· 主流AI智能体框架
🙋报名方式
立即报名！扫描下方二维码。
❗️名额有限，快来报名❗️
