科技感风格,带有代码、知识库元素,突出文字“JoyAI大模型生… - 图片创意预览

科技感风格,带有代码、知识库元素,突出文字“JoyAI大模型生…

科技感风格,带有代码、知识库元素,突出文字“JoyAI大模型生成用例 - 基于RAG多源知识库探索与实践”

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2026.03.04
创意 × 1
竖版3:4科普信息图,外框是浅紫色渐变圆角边框,纯白底色。顶部大标题:"【RAG】"是紫色加粗大字,"【运行全流程】"是黑色粗黑体;副标题小字:"从用户提问到答案生成的10步拆解"。页面横向分成6列分区,每个分区顶部带彩色栏和对应图标,从上到下是1~10序号的纵向流程箭头,具体信息: 从左到右6个列标题和顶栏配色: 1列:浅紫背景,小人图标,标题文字"用户" 2列:浅粉背景,文件夹图标,标题文字"应用层" 3列:浅天蓝背景,放大镜图标,标题文字"检索器" 4列:嫩绿色背景,书本图标,标题文字"知识库" 5列:米黄色背景,文档图标,标题文字"重排/上下文" 6列:浅橘色背景,机器人图标,标题文字"大模型(LLM)" 10步流程:黑色实心箭头,数字圆圈标注序号,文字严格按照以下内容: 1:用户提出问题,位于用户列 →箭头→2 2:应用接收请求,位于应用层,箭头标注"解析"向下→3 3:Query理解/改写,位于应用层 →箭头→4 4:向量化查询(Embedding),位于检索器,标注:查询向量,向下→5 5:向量检索/召回候选文档,位于检索器,标注:召回,向右→6 6:重排/过滤 Top-K结果,位于重排列,标注Top-K,向下→7 7:拼接上下文 构造Prompt,位于重排列,标注:上下文增强,向右→8 8:LLM结合问题与检索内容生成答案,位于LLM列,向下箭头标注"生成"→9 9:输出答案/引用来源,位于LLM列,橙色虚线向左箭头→10 10:返回结果给用户,位于用户列,虚线箭头来源步骤9 要求:所有文字、序号、箭头走向、分区配色完全保持需求一致,整体为简约扁平商务风,无多余阴影装饰,清晰干净竖版3:4科普信息图,外框是浅紫色渐变圆角边框,纯白底色。顶部大标题:"【RAG】"是紫色加粗大字,"【运行全流程】"是黑色粗黑体;副标题小字:"从用户提问到答案生成的10步拆解"。页面横向分成6列分区,每个分区顶部带彩色栏和对应图标,从上到下是1~10序号的纵向流程箭头,具体信息:
从左到右6个列标题和顶栏配色:
1列:浅紫背景,小人图标,标题文字"用户"
2列:浅粉背景,文件夹图标,标题文字"应用层"
3列:浅天蓝背景,放大镜图标,标题文字"检索器"
4列:嫩绿色背景,书本图标,标题文字"知识库"
5列:米黄色背景,文档图标,标题文字"重排/上下文"
6列:浅橘色背景,机器人图标,标题文字"大模型(LLM)"

10步流程:黑色实心箭头,数字圆圈标注序号,文字严格按照以下内容:
1:用户提出问题,位于用户列 →箭头→2
2:应用接收请求,位于应用层,箭头标注"解析"向下→3
3:Query理解/改写,位于应用层 →箭头→4
4:向量化查询(Embedding),位于检索器,标注:查询向量,向下→5
5:向量检索/召回候选文档,位于检索器,标注:召回,向右→6
6:重排/过滤 Top-K结果,位于重排列,标注Top-K,向下→7
7:拼接上下文 构造Prompt,位于重排列,标注:上下文增强,向右→8
8:LLM结合问题与检索内容生成答案,位于LLM列,向下箭头标注"生成"→9
9:输出答案/引用来源,位于LLM列,橙色虚线向左箭头→10
10:返回结果给用户,位于用户列,虚线箭头来源步骤9

要求:所有文字、序号、箭头走向、分区配色完全保持需求一致,整体为简约扁平商务风,无多余阴影装饰,清晰干净
竖版3:4海报,纯白底色,简约商务排版,顶部是加粗黑色大标题“大模型学习六大核心”。整体分为6行横向分割区块,每个区块均匀等距排布,区块之间用细黑线分割。每行左侧是纯黑色填充矩形块,矩形块内放白色加粗标题文字;右侧是白色底色正文区域,放置黑色常规宋体正文。6条内容: 1、左侧黑块文字:"RAG技术:",右侧正文:"RAG几乎是大模型应用开发里的高频能力。不是把资料丢进去就行,而是要理解检索、召回、重排、生成这一整条链路,知道知识库为什么答不准,也知道该从哪一环去优化。" 2、左侧黑块文字:"向量数据库:",右侧正文:"做知识库、语义检索、相似内容匹配时,向量数据库基本绕不过去。像FAISS、Milvus、Pinecone这些工具不只是“听过”,而是要知道它们适合什么场景,怎么配合Embedding一起用。" 3、左侧黑块文字:"Function Calling:",右侧正文:"当大模型不仅要“回答问题”,还要“调用工具、执行动作”时,Function Calling就很关键。比如查天气、查数据库、调接口、做数据可视化,本质上都在考验你会不会把模型能力接到真实系统里。" 4、左侧黑块文字:"Agent系统:",右侧正文:"AI应用开发不只是做一个聊天框,更重要的是让模型具备规划、记忆、调用工具和执行任务的能力。什么时候该用Agent,什么时候不该用Agent,这本身就是应用开发工程师要有的判断力。" 5、左侧黑块文字:"模型微调:",右侧正文:"不是所有问题都靠Prompt和RAG解决。有些垂类任务,比如医疗、金融、客服、投研,就需要进一步做微调。至少要知道LoRA、PEFT这类高效微调方法是在解决什么问题,适合什么场景。" 6、左侧黑块文字:"项目落地能力:",右侧正文:"企业最终看重的,不是你会多少术语,而是你能不能把知识库、BI助手、智能客服、AI搜索这类系统真正做出来。会技术是一回事,能把技术变成项目交付,是另一回事。" 细节要求:左右区块之间用细黑线分割,标题字体用粗黑体,正文用常规印刷宋体,无手写字体、无阴影、无多余装饰,整体干净极简,纯白背景,无图标无贴纸,纯文字排版,技术科普海报风格竖版3:4海报,纯白底色,简约商务排版,顶部是加粗黑色大标题“大模型学习六大核心”。整体分为6行横向分割区块,每个区块均匀等距排布,区块之间用细黑线分割。每行左侧是纯黑色填充矩形块,矩形块内放白色加粗标题文字;右侧是白色底色正文区域,放置黑色常规宋体正文。6条内容:
1、左侧黑块文字:"RAG技术:",右侧正文:"RAG几乎是大模型应用开发里的高频能力。不是把资料丢进去就行,而是要理解检索、召回、重排、生成这一整条链路,知道知识库为什么答不准,也知道该从哪一环去优化。"
2、左侧黑块文字:"向量数据库:",右侧正文:"做知识库、语义检索、相似内容匹配时,向量数据库基本绕不过去。像FAISS、Milvus、Pinecone这些工具不只是“听过”,而是要知道它们适合什么场景,怎么配合Embedding一起用。"
3、左侧黑块文字:"Function Calling:",右侧正文:"当大模型不仅要“回答问题”,还要“调用工具、执行动作”时,Function Calling就很关键。比如查天气、查数据库、调接口、做数据可视化,本质上都在考验你会不会把模型能力接到真实系统里。"
4、左侧黑块文字:"Agent系统:",右侧正文:"AI应用开发不只是做一个聊天框,更重要的是让模型具备规划、记忆、调用工具和执行任务的能力。什么时候该用Agent,什么时候不该用Agent,这本身就是应用开发工程师要有的判断力。"
5、左侧黑块文字:"模型微调:",右侧正文:"不是所有问题都靠Prompt和RAG解决。有些垂类任务,比如医疗、金融、客服、投研,就需要进一步做微调。至少要知道LoRA、PEFT这类高效微调方法是在解决什么问题,适合什么场景。"
6、左侧黑块文字:"项目落地能力:",右侧正文:"企业最终看重的,不是你会多少术语,而是你能不能把知识库、BI助手、智能客服、AI搜索这类系统真正做出来。会技术是一回事,能把技术变成项目交付,是另一回事。"
细节要求:左右区块之间用细黑线分割,标题字体用粗黑体,正文用常规印刷宋体,无手写字体、无阴影、无多余装饰,整体干净极简,纯白背景,无图标无贴纸,纯文字排版,技术科普海报风格
竖版长条信息图海报,白底蓝色边框风格,工信部教育与考试中心AIGC应用工程师学习大纲。 顶部蓝色页眉区域,主标题:"AIGC应用工程师主要学习内容"(深蓝色加粗大字),副标题:"系统学习人工智能基础、生成式AI应用、工具实操与行业落地"(灰色小字)。 内容区白底,六个模块纵向排列,每个模块有蓝色标题栏+编号列表: 模块一标题:"课程基础知识",内容6条: 1. 人工智能发展概述 2. 生成式AI基本原理 3. 大模型应用基础 4. AIGC技术生态与应用场景 5. 人工智能伦理与合规要求 6. 数据安全与隐私保护 模块二标题:"AI工具与平台应用",内容7条: 1. 主流大模型平台操作 2. Prompt工程方法与实践 3. AI对话助手应用技巧 4. AI文本生成与内容优化 5. AI图像生成工具应用 6. AI音频与视频辅助工具 7. 企业级AI平台使用方法 模块三标题:"AIGC内容创作实战",内容6条: 1. AI文案撰写与优化 2. AI营销内容制作 3. AI新媒体运营应用 4. AI方案策划与报告生成 5. AI可视化内容制作 6. 人机协作内容生产流程 模块四标题:"AI办公自动化应用",内容6条: 1. AI文档处理与整理 2. AI数据整理与分析 3. AI报表生成与可视化 4. AI邮件与会议纪要处理 5. AI流程优化与效率提升 6. 企业办公场景AI落地 模块五标题:"AI应用开发基础",内容6条: 1. API接口基础应用 2. 大模型调用流程 3. 智能助手搭建入门 4. AI应用测试与优化 5. 知识库应用基础 6. 行业应用案例分析 模块六标题:"行业应用与岗位实践",内容7条: 1. AI在营销领域的应用 2. AI在教育领域的应用 3. AI在金融领域的应用 4. AI在医疗健康领域的应用 5. AI在制造业的应用 6. AI在电商与运营中的应用 7. 综合项目实战与能力评估 底部蓝色标题栏:"证书获取方式",内容4条: 1. 完成规定课程学习 2. 参加统一考核 3. 成绩合格后获得证书 4. 证书可通过官方网站查询核验 整体视觉:白底蓝色描边信息大纲风格,每个模块配简洁AI线性图标(芯片、电脑、对话框、数据、机器人、书本、网络节点等),标题深蓝色加粗,编号清晰,正文规整易读,行距舒适,文字清晰无乱码错字漏字。整体主题:工信部教育与考试中心 AIGC应用工程师 人工智能 职业能力 学习大纲。竖版长条信息图海报,白底蓝色边框风格,工信部教育与考试中心AIGC应用工程师学习大纲。

顶部蓝色页眉区域,主标题:"AIGC应用工程师主要学习内容"(深蓝色加粗大字),副标题:"系统学习人工智能基础、生成式AI应用、工具实操与行业落地"(灰色小字)。

内容区白底,六个模块纵向排列,每个模块有蓝色标题栏+编号列表:

模块一标题:"课程基础知识",内容6条:
1. 人工智能发展概述
2. 生成式AI基本原理
3. 大模型应用基础
4. AIGC技术生态与应用场景
5. 人工智能伦理与合规要求
6. 数据安全与隐私保护

模块二标题:"AI工具与平台应用",内容7条:
1. 主流大模型平台操作
2. Prompt工程方法与实践
3. AI对话助手应用技巧
4. AI文本生成与内容优化
5. AI图像生成工具应用
6. AI音频与视频辅助工具
7. 企业级AI平台使用方法

模块三标题:"AIGC内容创作实战",内容6条:
1. AI文案撰写与优化
2. AI营销内容制作
3. AI新媒体运营应用
4. AI方案策划与报告生成
5. AI可视化内容制作
6. 人机协作内容生产流程

模块四标题:"AI办公自动化应用",内容6条:
1. AI文档处理与整理
2. AI数据整理与分析
3. AI报表生成与可视化
4. AI邮件与会议纪要处理
5. AI流程优化与效率提升
6. 企业办公场景AI落地

模块五标题:"AI应用开发基础",内容6条:
1. API接口基础应用
2. 大模型调用流程
3. 智能助手搭建入门
4. AI应用测试与优化
5. 知识库应用基础
6. 行业应用案例分析

模块六标题:"行业应用与岗位实践",内容7条:
1. AI在营销领域的应用
2. AI在教育领域的应用
3. AI在金融领域的应用
4. AI在医疗健康领域的应用
5. AI在制造业的应用
6. AI在电商与运营中的应用
7. 综合项目实战与能力评估

底部蓝色标题栏:"证书获取方式",内容4条:
1. 完成规定课程学习
2. 参加统一考核
3. 成绩合格后获得证书
4. 证书可通过官方网站查询核验

整体视觉:白底蓝色描边信息大纲风格,每个模块配简洁AI线性图标(芯片、电脑、对话框、数据、机器人、书本、网络节点等),标题深蓝色加粗,编号清晰,正文规整易读,行距舒适,文字清晰无乱码错字漏字。整体主题:工信部教育与考试中心 AIGC应用工程师 人工智能 职业能力 学习大纲。