摘要索引
摘要索引是RAG索引优化技术中一种“以空间换时间/换质量”的索引策略。其核心思想是：为长篇文档或一组相关文档块创建一个简洁的摘要，并将这个摘要作为一个独立的、可检索的单元。在检索时，先匹配到相关摘要，再通过摘要定位到其背后详细的原文块，从而将精准的“上下文窗口”传递给大模型生成答案。
处理逻辑
摘要索引的实现通常包含两个关键阶段：
索引构建阶段
文档分块与摘要生成：将原始文档切分成多个原始文档块后，为每个原始文档块生成摘要文本（这个步骤通常引入大模型完成）。
向量化与存储：将摘要内容进行向量化后，将摘要向量化数值、摘要文本与原始文档块一起存入向量数据库进行数据持久化存储。
检索查询阶段
查询向量化：向量模型（嵌入模型）将用户输入的提示词进行向量化，输出向量化数值。
检索：在向量数据库中检索与用户问题的向量化数值匹配较高的Top-k个摘要，并返回该摘要对应的原始文档块。
摘要索引的构建与检索流程如下图所示：
场景示例
1
企业知识库问答
为每份报告建立摘要。当员工问“我们去年在云计算业务上有什么战略调整？”时，系统先快速找到相关年度总结和战略报告的摘要，再定位到其中关于“云计算”章节的详细内容来生成答案。
2
学术与研究文献分析
为每篇论文生成结构化摘要（背景、方法、结论）。查询“有哪些研究使用了BERT模型解决文本分类问题？”时，先检索到相关论文摘要，再精确定位到这些论文的“方法”部分原文。
3
合规内容管理
为每个法规条款生成摘要。用户询问“关于数据跨境传输有哪些合规要求？”时，系统先定位到合规手册中相关章节的摘要，再提取具体条款原文。
4
书籍内容查询
为书籍每个章节生成摘要。用户问“这本书如何讲解React Hooks？”时，系统先找到讲解React Hooks章节的摘要，再从中提取具体的代码示例和讲解段落。
局限性
- 摘要质量依赖性强：
整个策略的效果严重依赖于摘要生成的质量。如果摘要丢失了关键细节或歪曲了原意，那么第一层检索（摘要检索）就可能失败或引入偏差，导致后续无法定位到正确原文。
- 灵活性局限：
摘要索引是一种预定义的、静态的“路由”，不如直接在全部原始块上进行检索灵活。摘要一旦生成就固定了，如果用户的查询角度非常新颖或未被摘要涵盖，系统可能无法通过第一层摘要检索到相关内容，即使原文中存在答案。
- 对细节查询的潜在延迟：
对于答案就藏在某一两句话中的极其具体的事实型查询（例如：“某公司2023年净利润的具体数字是多少？”），传统的直接块检索可能一步到位。而摘要索引需要先检索摘要，再定位原文，多了一步，可能略微增加延迟，且可能因摘要未包含该数字而路由失败。
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。
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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。
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
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- 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
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- …
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。
：解析 C++ 如何管理数百万个 DOM 节点的生命周期)
