网络是RAG系统中使用的主要外部知识来源，许多商业系统，如ChatGPT和Perplexity，都使用网络搜索引擎作为他们的主要检索系统。传统的RAG系统将网页的HTML内容转换为纯文本后输入LLM，这会导致结构和语义信息的丢失。

HTML转换为纯文本时的信息丢失

为此，提出了HtmlRAG，它使用HTML而不是纯文本作为RAG系统中外部知识的格式。为了应对HTML带来的长上下文，提出了无损HTML清理和基于两步块树的HTML修剪（Two-Step Block-Tree-Based）。

HtmlRAG总体概述

  • 无损HTML清理：这个清理过程仅移除完全不相关的内容，并压缩冗余结构，保留原始HTML中的所有语义信息。无损HTML清理压缩后的HTML适用于具有长上下文LLMs的RAG系统，并且不愿意在生成之前丢失任何信息。

  • 基于两步块树的HTML修剪：基于块树的HTML修剪包括两个步骤，这两个步骤都在块树结构上进行。第一步修剪使用嵌入模型为块计算分数，而第二步使用路径生成模型。第一步处理无损HTML清理的结果，而第二步处理第一步修剪的结果。

块分数计算。块树通过分词器转换为令牌树，相应的HTML标签和令牌用相同颜色标记。令牌生成概率在右上角显示，虚线框中的令牌不需要推理。在块树的右上角，显示了块概率，概率可以从相应的令牌概率中推导出来

生成模型Prompt

Input：``**HTML**: “{HTML}”``**Question**: **{Question}**``Your task is to identify the most relevant text piece``to the given question in the HTML document. This text``piece could either be a direct paraphrase to the fact,``or a supporting evidence that can be used to infer the``fact. The overall length of the text piece should be``more than 20 words and less than 300 words. You should``provide the path to the text piece in the HTML document.``An example for the output is: <html1><body><div2><p>Some``key information...``Output:``<html1><body><div2><p>At the historic 2018 Royal Rumble,``Shinsuke Nakamura won the Men’s Royal Rumble. . .

在六个不同的问答数据集上进行了实验，包括模糊问答、自然问答、多跳问答和长形式问答，HtmlRAG在所有数据集上的表现均优于或等于现有的基于纯文本的后检索处理方法：BM25、BGE、E5-Mistral、LongLLMLingua、JinaAI Reader

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。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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。

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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
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 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
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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火山引擎开发者社区是火山引擎打造的AI技术生态平台，聚焦Agent与大模型开发，提供豆包系列模型（图像/视频/视觉）、智能分析与会话工具，并配套评测集、动手实验室及行业案例库。社区通过技术沙龙、挑战赛等活动促进开发者成长，新用户可领50万Tokens权益，助力构建智能应用。

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