本文介绍了大语言模型LLM的基本概念、工作原理及其局限性如参数固定和知识时效性。文章还深入讲解了Token的概念及其在大模型中的应用以及如何通过RAG技术架构模式结合向量数据库来增强大模型的回答能力解决幻觉问题和私有数据安全问题。此外本文对比了使用RAG和私有数据训练模型的差异并强调了提示词在大模型应用开发中的重要性。LLM说到LLM大语言模型相信很多人都不陌生了本质依靠海量文本数据训练而成的概率模型能力能理解和生成文本、代码还能进行推理、对话等特点参数固定训练完成后相关“记忆”就固定在参数里了知识有时间限制只掌握训练截止日期之前的数据存在知识时间节点可以把LLM看作一个“通用大脑”但它不一定了解最新信息也不知道你的私有数据。现在的AI大模型本质上还是在做概率预测。你给它一段提示词它后台的逻辑其实就是根据之前学习过的海量文字内容判断接在这段话后面概率最大的下一个字词是什么。也正因为这样大模型每次给出的回答可能不一样也没办法保证给出的答案百分百准确。Token大模型其实并不直接认识java、Rust这些编程语言也不懂“编程”这个词本身。在模型内部所有文字都会先被转成一串数字来处理。字或者词并不等于token。一个token既不是单个字符也不是一个完整的单词。它的切分方式很灵活 像the、apple这类常见单词一般就是1个token。 像microservices这种少见的长复合词可能会被拆成好几个token比如micro加services。中文的情况比较特殊常用汉字一般是1个token生僻字则可能会占用2到3个token。在做大模型应用开发时一定要留意token的使用量因为这直接关系到计费。另外还有上下文窗口的限制每个模型都有最大token上限比如8k、32k、128k。如果你的提示词加上模型返回的内容超出了这个限制模型要么会忘记前面的内容要么直接报错。日常开发里可以按这个大致比例估算 英文文本1000个token大概对应750个单词。中文文本1000个token大约在500到600个汉字之间而且随着模型词表的优化现在处理中文的效率也在不断提高。代码也会消耗token空格、缩进和特殊符号都会算进去像Python这类缩进比较多的语言token消耗通常比纯文本更快。我们也可以用相关库来计算token示例代码如下RAGRAG的全称是Retrieval-Augmented Generation也就是检索增强生成它并不是像LLM那样的大模型而是一种技术架构模式。举个很直观的例子你去问ChatGPT你们公司内部的规章制度它的训练数据里基本不可能包含你们公司的私有信息。所以它要么随便编一套看起来很像那么回事的内容要么直接跟你说不知道。这时候RAG就能派上用场了它会在你真正调用大模型之前先去企业内部的资料库根据你的问题把相关的资料内容查出来再把这些内容和问题拼在一起形成完整的提问发给大模型让大模型基于查到的真实资料来回答。这么做主要能解决三个问题解决幻觉问题大模型遇到不懂的问题很容易一本正经地瞎编答案。解决知识过时问题大模型的知识储备只停留在它完成训练的那个时间点之后的新信息它都不知道。保障私有数据安全你不可能为了让AI理解业务代码就把几百万行私有代码交给模型厂商去重新训练成本太高还不安全。另外在使用RAG的时候还得做好数据清洗这一步。就拿我们repo wiki这个场景来说要把第三方库、编译生成的target目录这类没用的内容过滤掉。不然检索的时候会把这些无关信息也带进去影响最终回答的准确性。向量数据库前面我们说到RAG模式里面有个特别关键的组成部分就是向量数据库。在RAG里去查找相关的上下文内容其实就是在向量数据库里进行查询具体的步骤是这样的先把文档按段落拆分成一个个小块用Embedding模型把每一个文档块转换成向量再把这些向量保存到向量数据库中当用户提出问题时同样把问题也转换成向量通过向量之间的相似度找出最相关的那些文档块最后把这些匹配到的文档块和问题一起交给大模型让它生成最终答案简单来讲就是把图片、视频、文字这类非结构化数据通过Embedding模型转换成一串数字数组也就是向量比如[0.12, -0.59, 0.88, …]。在查询的时候也会把要查询的内容转成向量然后返回向量空间里距离相近的数据。QA这时候你大概率会冒出这些疑问LLM RAG 向量数据库是不是就等于用大模型去训练自己的私有数据两者效果差不多吗如果不一样差别又在哪先说说 LLM RAG 向量数据库本质上是不改动模型本身的参数先从外部检索相关资料把查到的内容交给模型让它结合参考信息再给出回答。你的私有数据都存在外部的向量数据库里只是作为参考素材放进提示词里而已。再看用私有数据做训练不管是微调还是预训练本质是用你的数据去更新模型参数让模型把这些知识和规律直接“记”在自身里。你的数据相当于被融进模型权重里后续使用时不用再单独去查这份数据。简单来说用RAG外挂私有向量数据的方式成本更低也更灵活。如果是特别垂直细分的场景再考虑用私有数据去训练模型。总结做完这些项目整体会有一个感受大模型应用里大部分代码其实都是围绕提示词在做普通应用核心是代码逻辑而不同大模型应用的差别主要就体现在提示词上代码部分反而大多都很相似。区别主要在于用了什么开发框架共同点都是调用大模型API把传统应用一来一回的请求响应模式换成流式响应毕竟大模型本身返回结果会慢一些。开发这类应用时需要搞懂系统提示词、用户提示词还有少样本示例引导。写好提示词是让RAG检索结果更准确的关键。后面我们还会继续完善 deepwiki-open 这个项目优化文本分割器用上更适合代码分割的工具比如 tree-sitter把存在本地的向量数据换成独立部署的向量数据库持续优化提示词让它更贴合我们的项目场景如何学习大模型 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。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 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③ 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。④ 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。⑤ 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。⑥ 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。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取