作为一名AI/ML领域的实习生，我有幸在Graphionic Infotech进行了一次远程实习，深入探索了大模型技术，并将其应用于实际产品开发中。这次实习的核心围绕两个项目展开：一个是基于RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成) 的对话式AI工具，另一个是利用Google的Gemini AI进行YouTube视频字幕摘要的工具。在这短短一个月的时间里，我不仅经历了从提示词工程到产品落地的全过程，更深刻体会到AI/ML开发的挑战与机遇。
RAG：构建智能对话系统的基石
第一个项目是构建一个基于RAG的对话式AI工具，这让我对RAG的强大功能有了深刻的理解。RAG的核心思想是结合外部知识库来增强大模型的生成能力，使其能够回答基于上下文信息的用户查询。我采用的技术栈包括：
- FAISS: 用于向量存储和语义搜索，实现高效的知识检索。
- Claude 和 LLaMA2: 作为响应生成器，负责根据检索到的信息生成自然流畅的回复。
- AWS Bedrock: 用于无缝集成各种大模型，简化了模型部署和管理。
- LangChain: 用于编排整个RAG流程，将各个组件有机地结合在一起。
- Python: 作为粘合剂，将所有组件连接起来，并实现自定义逻辑。
构建RAG系统的第一步是文档摄取。我们需要将文本内容转化为向量嵌入，这一过程依赖于预训练的大模型。例如，可以使用OpenAI的text-embedding-ada-002模型，将文档转化为高维向量。这些向量随后被存储在FAISS索引中，以便进行快速的语义搜索。
当用户提出查询时，系统首先将查询转化为向量，然后在FAISS索引中检索最相关的文本片段。这些文本片段随后被传递给大模型（例如Claude或LLaMA2）作为上下文信息，大模型根据这些信息生成最终的回复。
在实践中，我发现RAG系统的性能很大程度上取决于知识库的质量和检索算法的准确性。如果知识库中包含大量噪声或冗余信息，或者检索算法无法准确地找到相关的文本片段，那么大模型生成的回复质量将大打折扣。
例如，我尝试将一个包含大量技术文档的知识库应用于RAG系统。一开始，系统经常会返回一些无关的信息，导致回复质量很差。经过仔细分析，我发现知识库中存在大量的格式错误和重复内容，这影响了检索算法的准确性。经过清洗和整理知识库，并优化了检索算法后，RAG系统的性能得到了显著提升。
最终，我成功地构建了一个基于命令行的RAG聊天机器人，能够根据上传的文档回答特定领域的问题。这个项目让我深刻体会到RAG在构建智能对话系统中的重要作用，以及优化知识库和检索算法的关键性。
Gemini：YouTube字幕摘要的利器
第二个项目是开发一个基于Google Gemini AI的YouTube视频字幕摘要工具。这个工具可以将YouTube视频的字幕提取出来，并生成多种格式的摘要，例如TL;DR、要点和简短段落。
在这个项目中，我主要使用了以下技术：
- YouTube Data API: 用于获取YouTube视频的字幕。
- Gemini Pro API: 用于生成字幕摘要。
- Streamlit: 用于构建用户界面。
构建字幕摘要工具的第一步是获取视频字幕。YouTube Data API提供了一种便捷的方式来获取视频字幕，但需要注意的是，并非所有视频都提供字幕，而且字幕的质量也参差不齐。
获取字幕后，我们需要对字幕进行处理，以便将其输入到Gemini Pro API中。由于大模型存在token限制，我们需要将长字幕分割成较小的块，然后再逐块进行摘要。
提示词工程在Gemini Pro API的使用中至关重要。通过精心设计的提示词，我们可以引导Gemini Pro生成符合特定要求的摘要。例如，我们可以通过提示词要求Gemini Pro生成简洁明了的TL;DR摘要，或者要求其生成包含关键信息的要点摘要。
在实践中，我发现提示词的微小调整都会对摘要的质量产生显著的影响。例如，如果提示词过于模糊，Gemini Pro可能会生成一些无关的信息，或者无法准确地抓住视频的核心内容。因此，我们需要不断地试验和调整提示词，以获得最佳的摘要效果。
此外，我还使用了Streamlit来构建一个用户友好的Web界面。用户只需输入YouTube视频的URL，即可获取多种格式的摘要。
最终，我成功地开发了一个响应式的字幕摘要Web应用，可以从任何公开的YouTube视频生成不同格式的摘要。这个项目让我深刻体会到Gemini AI在文本摘要方面的强大能力，以及提示词工程在大模型应用中的重要性。
经验总结：从实践中学习
这次实习不仅仅是构建工具，更重要的是理解如何将想法转化为实际产品。以下是我在实习过程中学到的关键经验：
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RAG系统的复杂性: RAG系统虽然强大，但也很复杂。管理嵌入、检索逻辑和提示词格式化让我认识到AI开发的细微之处。在实际应用中，需要考虑知识库的质量、检索算法的准确性以及大模型的性能，才能构建出高效的RAG系统。
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提示词工程的重要性: 提示词工程是一门艺术。即使是措辞上的细微调整也会极大地改变输出质量。我们需要不断地试验和调整提示词，以获得最佳的结果。例如，在字幕摘要项目中，我通过调整提示词，成功地引导Gemini Pro生成了符合特定要求的摘要。
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现代API的挑战: 使用Gemini和Bedrock等现代API让我意识到token限制、上下文窗口和安全集成的重要性。我们需要充分了解API的限制，并采取相应的措施来优化性能和安全性。例如，在字幕摘要项目中，我需要将长字幕分割成较小的块，以避免超过Gemini Pro的token限制。
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团队协作的重要性: 版本控制、文档编写和整洁的代码实践在团队合作中至关重要，即使是远程工作也是如此。在实习期间，我积极参与代码审查，并编写了详细的文档，以确保团队成员能够理解我的代码，并顺利地进行协作。
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调试和迭代: AI开发并不总是光鲜亮丽的，很多时候需要进行大量的调试、试验和改进。在构建RAG系统和字幕摘要工具的过程中，我遇到了许多问题，例如检索算法不准确、大模型生成错误等。通过不断地调试和迭代，我最终解决了这些问题，并成功地完成了项目。
技术栈
- 语言: Python
- 框架: LangChain, Streamlit
- 模型: Claude, LLaMA2, Gemini Pro
- 数据库: FAISS (向量相似度)
- API: AWS Bedrock, YouTube Data API, Google Gemini
- 开发工具: Git, VS Code, Markdown
尾声：探索无限可能
在Graphionic Infotech的实习是一次令人兴奋的深入探索，我深入了解了大模型、提示词设计和智能应用。我的导师给予了我很大的支持，并且有机会独立进行实验和迭代，这让我既有信心又有好奇心去构建更多的东西。这次实习提醒我，实习不仅仅是应用知识，更是发现自己需要学习的东西。大模型技术正在快速发展，我期待着未来能够利用这些技术创造出更多有价值的产品。这次经历也让我更加坚定了自己在大模型领域继续深耕的决心，期待未来能够为人工智能的发展贡献自己的力量。从最初的提示词尝试，到最终的产品落地，这段旅程充满了挑战，也充满了收获。我将继续学习，不断探索，相信在不久的将来，我能够在大模型领域取得更大的成就。