AI产品经理或者准备从事这个职业的朋友，一定都听说过RAG。RAG全称是Retrieval Augmented Generation，中文意思是检索增强生成，是一种构建AI应用的方法。

RAG是目前AIGC文本生成最普遍、最成熟的应用方法。通俗地理解就是：把知识库提供给大模型，让大模型根据知识库的内容进行回答。

这和用户直接上传一个文档，让大模型根据文档回答问题有一些小的区别。RAG有一个前置流程，即先检索知识库，把检索出来的知识片段提供给大模型，再让大模型根据知识片段回答问题。

这么做的好处是什么呢？总结来说，RAG对AIGC应用的价值有三个方面：RAG可以引导大模型回答内容的范围、提升回答质量。RAG可以补充大模型在专业领域的知识上的不足，可以让大模型变为行业专家，以及让大模型可以获取最新的知识。RAG弥补了大模型处理token长度的限制，对于非常大的知识库，也可以进行检索生成。

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给产品经理的通俗 理解

• 是什么：RAG 是一个优先使用缓存答案的召回策略。把大模型生成的东东备份下来，每次需要生成内容的时候先看看备份里有没有，如果有就不问大模型了，如果没有才让大模型去生成，并且缓存下来。

• 用来干什么：因为大模型不靠谱，又慢又费钱（更多不靠谱往下看文章）。RAG可以加快召回速度，减少请求大模型的次数。

• 怎么看待大模型：把业务逻辑当主角，把大模型当配角。仅仅只是在需要发散和推理的时候才用得到大模型。

• 重点关注什么：业务逻辑和业务数据，90%的时间应该花在如何获取足够的业务数据，让业务专家方便地确认数据有效性，建立数据保鲜的机制

⭕️技术概述
基础：结合检索和生成的技术，通过检索相关信息增强模型的回答。
需求：解决大型模型在知识更新和特定领域知识方面的局限。
.
⭕️核心技术
文本向量化：文本转换为向量，用于相似度计算。
检索增强：检索相关文档片段，结合问题增强回答。
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⭕️实际应用痛点
文档切分粒度：平衡语义完整性和检索效率。
生成高质量回答：通过Finetune和优化模板提升回答质量。
embedding模型偏差：处理大文本块或多语言时的精准性问题。
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⭕️优化策略
文档切分：基于语义的切分，提升召回质量。
模型微调：针对特定领域数据进行Finetune。
prompt模板优化：设计更合适的模板引导准确回答。
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⭕️评测方法
独立评测：分别对检索和生成模块进行评测。
端到端评测：对模型生成的最终响应进行评测。
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⭕️关键指标和能力
关键指标：答案准确性、相关性、上下文相关性。
关键能力：抗噪声、拒绝无效回答、信息综合、反事实稳健性。

.⭕️多模态和Self

多模态：处理多种数据格式，如文本和表格，通过多向量检索器实现。

Self：智能实现方式，自我评估输出，根据需要检索信息。

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⭕️架构优化

知识图谱利用：增强上下文，提供关联知识和增加信息密度。

文档块处理：包括块间重叠、多粒度切分、基于语义的切分等。

AI产品经理，0基础小白入门指南

作为一个零基础小白，如何做到真正的入局AI产品？

什么才叫真正的入局？

是否懂 AI、是否懂产品经理，是否具备利用大模型去开发应用能力，是否能够对大模型进行调优，将会是决定自己职业前景的重要参数。

你是否遇到这些问题：

1、传统产品经理

• 不懂Al无法对AI产品做出判断，和技术沟通丧失话语权
• 不了解 AI产品经理的工作流程、重点

2、互联网业务负责人/运营

• 对AI焦虑，又不知道怎么落地到业务中想做定制化AI产品并落地创收缺乏实战指导

3、大学生/小白

• 就业难，不懂技术不知如何从事AI产品经理想要进入AI赛道，缺乏职业发展规划，感觉遥不可及

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