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迎合客户需求，要给管理层解释清楚大模型和知识库的构建原理。花了些时间整理，大都是纯手写的，应该是史上最易懂的版本。

一、大模型的基本概念

（一）参数量：参数量是大模型的一个关键指标，决定了模型的复杂度、表现力和计算需求。简单来说，参数量就像是模型的大脑神经元，包含了模型在训练过程中沉淀形成的所有知识信息。

特点
–更多的参数意味着模型可以捕捉更复杂的数据模式。例如，GPT-4拥有1.8万亿个参数，因此能在文本生成上展现出更强的表达能力。
–计算成本：随着参数量的增加，模型的计算需求也会增加，意味着需要更多的计算资源和训练时间。
–存储需求：参数越大的模型需要更高的存储空间，因此硬件配置也需要更加高效。

参数量与模型表现力的关系

（二）Token：在大模型中，Token代表模型理解和处理文本的最小单位和基本单元。每个Token都可以是一个单词、字符或符号，甚至是一个短语**。**特点
–Token化过程：文本被分解为多个Token，这些Token会被模型用来生成预测或输出。例如，“你好，我是公众号观析正，请多多关照！”这句话会被拆解成20个Token，标点符号也算作一个独立的Token。
–Token化影响理解能力：Token划分的精细度会直接影响模型的理解能力。特别是在中文处理时，多音字和词组的划分需要更细致的策略。

Token划分对文本理解的影响

（三）上下文窗口：上下文窗口是指在生成文本时，模型能一次性“看到”的最大文本长度。这个窗口决定了模型在生成每个Token时，参考多少前文信息**，能够决定模型理解范围**特点
–窗口大小影响生成质量：较大的上下文窗口可以让模型更好地捕捉上下文信息，从而生成更加连贯和准确的文本。
–限制与挑战：随着输入序列的增大，模型的计算复杂度也会增加，因此需要在效率和效果之间找到平衡点。

上下文窗口对文本生成的影响

（四）上下文长度：上下文长度是指模型一次性能够处理的最大Token数量，决定了模型能够处理多长的输入**，一般是在模型的极限范围内处理，当超出长度处理能力时，大模型的幻觉会显著增长。**

特点
–处理能力的上限：上下文长度限制了模型每次处理的输入信息量。例如，ChatGPT-3.5的上下文长度为4096个Token，这意味着它无法一次性处理超过此长度的文本。
–突破上下文长度的技术：为了处理超长文本，技术如滑动窗口被应用于模型中，通过分段处理来突破这一限制。

上下文长度与处理能力的关系

**（五）**温度：温度是一个调节模型生成文本时随机性与确定性的参数。通过调整温度，我们可以控制模型生成内容的创造性与准确性之间的平衡。

特点
–低温度（0.2）： 输出内容更为规范、符合逻辑，适用于需要高精度的任务。
–高温度（0.8）： 输出内容更具创造性，但可能包含不规范或不连贯的元素，适用于需要创新的任务，如写作或创意生成。

温度调节生成文本的影响

二、大模型的基础理论

大模型（LLM），全名为Large Language Model（大型语言模型），是基于Transformer 架构、使用巨量文字资料训练而成的模型。大模型的核心工作逻辑是：”预测下一个词”****。

**（一）**LLM 的几个关键要素

**1.**巨量参数（Parameters）

常规的大模型拥有数千亿个参数（GPT-5、Claude、Gemini Deepseek等）。每个参数都代表模型对语言的一种“微小的理解”。

**2.**庞大训练资料（Data）

（1）来源包括：维基百科、书籍、网页、对话、程式码等。

（2）目标是让模型学会语言规则、语意关系、常识知识。

**3.**强大的运算资源（Compute）

利用GPU/TPU 进行数周甚至数月的训练。ChatGPT的训练成本大约是3000万美金/次，而每次训练至少是从三组训练结果中找到效果最好的一个，因此每次训练消耗的资金规模约为1亿美金。

Deepseek则巧妙利用了一种MoE训练架构，实现了训练成本的成倍下降。MoE架构简单说就是用英语数据训练英语小模型、数学数据训练数学小模型，在模型之上增加一个调用层，大模型在多轮对话中判定需要调用哪个专业小模型，然后由这个小模型作答，这样实现了训练成本降低的同时，保证了模型效果始终处在较高水平。

**（二）**LLM的核心理念

大语言模型最核心、最直观的逻辑是：根据上文，预测下一个最可能出现的词是什么。

大模型在训练阶段“吞食”了互联网上几乎所有的公开文本（书籍、论文、新闻、网站、代码等）。但它不是在背诵，而是在学习一种“统计规律”。所以大模型学到的不是知识，而是文字表达的规律。

例如，“马老师到杭州师范学院”这句话，有三个选项：

A.吃饭

B.旅游

C.教课

根据语言的一般规律，上面三个答案都是有可能的。但大模型根据通用的温度，根据上下文中的“马老师”、“师范学院”这两个token的向量，会判断与“教课”的向量更加靠近。因此大模型会在预测下一个词的时候优先选择“教课”。

需要提醒的是，虽然LLM是“语言模型”，但它其实学到的不只是文字的规则。在预测下一个词的过程中，模型同时学会了：

-语法结构**：**知道句子怎么组成。

-语意关联**：**理解不同词之间的语意距离。

-世界知识**：**从大量文本中归纳出事实与常识。例如“中国的首都是北京”

-推理能力**：**能在上下文中做出逻辑推断。

（三）LLM 的强项与限制

1.理解能力：LLM能够处理复杂的语意与上下文。以大模型在简历匹配场景中的应用为例。每个人针对同一个事项的描述会有较为明显的区别，但大模型能够理解JD要求和简历内容。因此，即便两者之间的表达不同，但大模型能够理解其含义，并进行内容的精准匹配。

2.幻觉：LLM虽然有强大的能力，但在实践中LLM 可能会有幻觉。为什么会有这样的情况发生呢？上面已经提到，LLM是从海量的资料中学习文字的规律，并根据“规律”，依照机率来预测下一个词，也就是说，它并不是在学知识，而是学规律，因此出现幻觉或者说“输出错误”的概率仍会存在。但目前大模型在使用过程中收到了更好的训练，幻觉情况较初期有了极大的改善。

3.非即时资料：通常情况下，用于训练模型的资料和数据并不会是即时更新的，都是有一定的时间限制，因此在Deepseek应用初期，我们往往会在大模型回答的内容中看到“根据202X年X月之前的训练数据”之类的表述。因此后期大模型均提供了联网搜索的功能，这样可以通过更多线上内容来完善时效性的弊端。

三、知识库的技术原理

（一）Rag技术原理

大模型常常被称之为“通用大语言模型”，从侧面反映了大模型学习的数据存在普遍性和公开性。

在信息爆炸的时代，企业的核心竞争力日益依赖于其能否高效地利用内部海量知识。传统的知识库系统（如基于关键词搜索的Wiki、文档管理系统）已难以满足“敏捷”需求。

当我们咨询专业问题时，由于大模型缺乏私有知识，且通用知识更新滞后，会导致针对专业场景应用无效的现象。这种情况往往会被归类为“幻觉”，但真实原因是缺少专业知识。

为了解决专业场景中的知识问答需求，业界通常采用检索增强生成（RAG，RetrievalAugmented Generation）技术，根据用户输入从特定的信息源检索相关信息来增强、引导和约束大模型的生成过程，然后将检索到的内容整合到用户输入中，从而生成更准确、更可信、且能溯源的内容。

举个简单例子，一个刚毕业的大学生从事客服工作。简单问题，例如“咨询电话是多少”、”你们的工作时间是什么“，这类问题可以根据个人经验或者通用信息来回答。但遇到复杂问题和专业问题，例如”招标平台是否提供投标保证金保险服务“等，大学生在没有专业知识培训的情况下，难以完成回答。

Rag技术就像给这位大学生提供了一本可以快速搜索的”客服业务规范“，指导她根据”规范“中的确定内容回答用户提出的各类既有知识范畴内的问题。

（二）敏捷知识管理库

通过前述信息，我们可以知道，大模型是通过海量数据学习将词拆成了无数个token，其实就是把各种句子拆成了不同了切片。那么在RAG技术的实现原理中，为了使大模型回答更加准确，有一个动作必不可少，就是对私有知识库内容的精准切片，以方便这些切片适应大模型输出的”轨道中“。核心工作包含以下内容：

1.知识准备与向量化

（1）数据接入与切片：首先，系统会接入给定的知识来源（Confluence, SharePoint，SVN，Notion，本地文档等）。然后，将长篇文档“切片”成语义完整的小段落（如几百个字符）。这是因为大模型有上下文长度限制，小段落更易于精准检索。

（2）向量化编码：使用一个“嵌入模型”将每一个文本切片转换为一个高维向量。这个向量可以理解为这段文本在数学空间中的“唯一指纹”或“坐标”。语义相近的文本，其向量在空间中的距离也会很近。

（3）构建向量数据库：将所有文本切片的向量及其对应的原始文本（作为“原文”），存储到专门的向量数据库中。这个数据库就是系统的“外部知识大脑”。

2.问答交互与检索增强生成

当用户提出一个问题时（例如：“我们去年在A项目的客户满意度调查中，关于‘响应速度’的主要负面反馈是什么？”），系统按以下步骤工作：

（1）Query理解与向量化：系统使用同样的“嵌入模型”将用户的问题也转换为一个向量。

（2）高效语义检索：系统在向量数据库中，寻找与“问题向量”最相似的几个“文本切片向量”。这是一个高效的“按图索骥”过程，它基于语义相似度，而非关键词匹配。因此，即使问题中没有出现“响应速度”这个词，而是问“客户觉得我们回复慢的问题”，系统也能找到相关文档。

（3）上下文增强与提示工程：系统将检索到的最相关的几个文本切片（即“证据”）与用户的原始问题组合成一个精心设计的“提示”，喂给大语言模型。这个提示通常类似于：

-“请你基于以下背景信息回答问题。
【背景信息-1】：…（检索到的第一段相关原文）…
【背景信息-2】：…（检索到的第二段相关原文）…
…
问题：我们去年在A项目的客户满意度调查中，关于‘响应速度’的主要负面反馈是什么？
注意：如果背景信息中没有提到相关内容，请回答‘根据现有资料，未找到相关信息’。”

（4）精准生成与溯源：大语言模型基于提供的“背景信息”（而非其固有知识）进行理解和生成，输出一个结构清晰、精准的回答。同时，系统会标明回答所引用的源文档，方便用户追溯核实，极大增强可信度。

（三）向量化搜索的原理

向量化搜索的核心思想是：将文字转换为数学，并通过计算数学上的“距离”来衡量语义上的“相似度”。

简单说，就是计算机不理解“苹果”、“水果”、“香蕉”这些词的含义。但我们可以通过一种技术（嵌入模型），把每个词或句子转换成一串独特的数字，这串数字就是“向量”。以下以食物”味道“来表示”向量“。

想象一下，我们可以给任何食物打上标签：甜度、酸度、脆度…。“苹果”可能是一个 [高甜，中酸，很脆] 的向量，“香蕉”是 [很甜，低酸，软糯] 的向量。

同样，我们可以把“我喜欢苹果”和“我爱吃那种甜甜脆脆的水果”这两句意思相近的话，转换成在数字空间里“味道”很接近的向量。而“今天天气真好”则会是一个完全不同的“味道”。

当我们把公司内部文档、知识库的所有句子和段落，通过上述方法变成一个个“味道”向量，然后存到一个专门的数据库里。这个数据库不是按字母顺序排列，而是按“味道相似度”来排列的。

当用户提问：“公司年假怎么请？”系统会先把这个问题也变成一个“味道”向量。然后，它在这个“味道”图书馆里进行快速搜索，不是去匹配“年假”、“请假”这些关键词，而是去寻找和这个问题向量“味道”最相似的文档向量。它可能会找到《员工休假管理规定.pdf》中关于“年假申请流程”的段落，因为在语义的“味道”上最接近。

这种方式对比传统NLP”关键词碰撞“方法，优势明显。传统方式下，如果搜所“脚踏车”，就找不到标题是“自行车维修指南”的文档。而通过向量搜索方式，“脚踏车”和“自行车”的向量“味道”几乎一样，所以能轻松找到相关文档。它能理解同义词、相关概念和语义上的关联。

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