LLaMA-Factory 提供了完整的中文学习文档，这对英文阅读不太熟练的同学来说，真的非常友好！

Prompt 最初是 NLP（自然语言处理）研究者为下游任务设计出来的一种任务专属的输入模板，类似于一种任务（例如：分类，聚类等）会对应一种 Prompt。

今天，我们要介绍一种更智能、更自适应的新一代 RAG 范式——Agentic RAG，尤其是其中的关键策略：Adaptive RAG（自适应检索增强生成）。

最近 AI 圈子里最火的技术莫过于 RAG (检索增强生成)。简单说，就是给大模型“外挂”一个你的私人资料库，让它能回答你公司内部文档、个人笔记里的问题。

最近大模型相关的招聘也非常多，小编整理了一些大模型面试常见问题，供大家参考。希望在找相关机会的同学能有好的收获。

本文精选了十个高质量的GitHub开源项目，涵盖从基础理论到实践应用的全方位学习路径，为AI开发者提供系统性的技术资源

土木人第一台“外挂大脑”：从 0 到 1 跑通 AnythingLLM(AI知识库），全程截图照着点（一）初步体验-全流程

在AI技术爆发的今天，大型语言模型如同「数字大脑」般改变着我们的工作方式。从自动回复的客服机器人到帮你写方案的智能助手，这些应用背后都离不开LLM框架的支撑——它们就像组装智能机器的「技术积木」，直接决定着你搭建的是灵巧的机械手臂还是笨重的钢铁傀儡。

LangGraph 是一个专为构建复杂、多智能体（Multi-Agent）语言模型应用而设计的开源框架。它由 LangChain Inc. 开发，灵感来源于 Pregel 和 Apache Beam，接口设计借鉴了 NetworkX。

CUDA 是 NVIDIA GPU 算力释放的关键技术，它将 GPU 从图形处理器拓展为通用计算平台，通过 CUDA开发者能够以相对低的成本实现高性能计算，加速复杂任务的落地，其生态（如支持的框架、库和工具）也在持续扩展，成为现代计算基础设施的重要组成部分。（中文分词和英文不一样，英文分词是一个单词一分，中文是一个汉字一分）L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transform