文章探讨了大模型在垂直领域的应用挑战，包括幻觉和时效性问题，提出了检索增强生成(RAG)和微调(Fine-tuning)两种解决方案。详细介绍了微调的种类、工具框架及费用估算方法，以及实际操作流程。通过这些技术手段，可以增强大模型在特定领域的专业知识掌握能力，减少幻觉现象，提供更准确且最新的内容。

文章系统介绍了大模型微调技术的发展历程，从2018年全参数微调到2023年的偏好对齐技术，包括特征提取、Adapter、LoRA、提示微调、指令微调等方法。分析了各种微调技术的原理、特点和适用场景，解释了微调为何在大模型时代取代从零训练，并提供了根据实际业务需求选择合适微调方法的实用建议。

内容涵盖了**语言建模**、**预训练**面临的挑战、**量化技术**、**分布式训练方法**，以及大语言模型的**微调**。此外，还讨论了参数高效**微调（PEFT）技术**，包括**适配器**、**LoRA**和**QLoRA**；介绍了**提示策略**、模型压缩方法（如**剪枝和量化**），以及各种**量化技术**（**GPTQ、NF4、GGML**）。

现在的大语言模型发展得非常快，从几亿参数到千亿参数，不仅模型越来越大，能力也越来越强。但是在实际工作中，我们很少会从零开始训练一个这样的巨无霸模型，因为那样的成本和资源需求实在太高了。更多的时候，我们会先用一个现成的强大模型，然后根据自己的需求对它做一些“微调”，让它更懂我们的领域、更符合我们的业务和价值观。

本文全面介绍了智能体(Agent)的核心概念与实现方法。文章阐述了智能体基础理论(PEAS模型、智能体循环、提示工程)，对比了智能体与传统工作流的本质区别，详解了模型参数调优和三种主流架构(ReAct、Plan-and-Solve、Reflection)，并分析了AutoGen、AgentScope、CAMEL和LangGraph等框架特点与适用场景，同时介绍了低代码开发平台和本地推理工具，为开发

小白也能懂！知识图谱构建全流程与大模型应用指南

文章介绍了AI Agent（智能体）的底层逻辑和工作原理。AI应用正从简单的聊天助手进化为全能助理，其核心是"思考→行动→观察"的循环过程。Agent由大模型（大脑）、工具（手脚）和基本循环（流程）组成。文章提供了三个实用技巧：帮助Agent思考、提供精确的背景信息、创新式使用工具。理解这些原理能帮助用户更好地驾驭AI工具，发挥其最大效能。

LoRA是一种高效的大模型微调方法，通过低秩分解在原始模型旁增加可学习矩阵，显著降低显存需求并保持与全参数微调相近的效果。文章详细介绍了LoRA原理及其多种变种，如QLoRA(4bit加载)、LoRA+(不同学习率)、AdaLoRA(动态调整秩)、DoRA(分解大小和方向)等。这些方法在保持模型性能的同时，进一步优化了训练效率和资源消耗，成为大模型参数高效微调(PEFT)的重要研究方向，在工程界得

PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）是一种在保持预训练模型大部分参数不变的情况下，通过仅调整少量额外参数来适应新任务的技术。这些额外参数可以是新添加的嵌入层、低秩矩阵或其他类型的参数，它们被用来“引导”或“调整”预训练模型的输出，以使其更适合新任务。

本文介绍了Google的NotebookLM及其开源替代品Open Notebook。该工具支持16种AI模型，可在本地部署，保障数据隐私，支持多种格式导入，具备灵活权限控制和多角色语音功能。文章提供详细Docker部署方法，对比两个工具的优缺点，为追求数据安全和离线运行需求的用户提供了理想选择。