本文详细解析了大语言模型的完整训练流程，包括输入处理(分词、嵌入、位置编码)、解码器层结构(多头自注意力与前馈网络)、输出预测、反向传播，以及监督微调(SFT)、奖励建模(RM)和强化学习(PPO+RLHF)三阶段对齐技术。同时介绍了DPO替代方案及工程细节，揭示了GPT、Llama等模型从语言建模到人类对齐的技术演进。

本文详细介绍了AI产品开发必须掌握的10个核心概念：RAG检索增强生成、Agent智能体、函数调用、思维链、向量数据库、量化、蒸馏、LoRA低秩适配、剪枝和推理加速技术。每个概念都从定义、实现方法和应用注意事项进行解析，帮助产品经理和程序员理解AI产品开发基础，避免"瞎指挥"。文章还提供了原型库和PRD模板作为学习资源。

ReAct是一种将推理与行动结合在语言模型中的范式，通过Thought-Action-Observation(TAO)闭环机制实现模型与外部环境交互。该范式可减少幻觉、提高准确性和可解释性，适用于复杂决策环境、知识更新需求等场景。文章详细介绍了ReAct的背景、变体、功能、适用场景及实施方法，并通过代码示例展示如何使用LangChain框架实现ReAct代理，帮助开发者构建智能应用系统。

本文全面介绍AI智能体的构建与应用，从基础概念到生产级系统。详细解释智能体的ReAct循环工作原理，分析适合智能体的任务类型，系统介绍四大核心设计模式：反思、工具使用、规划和多智能体协作。提供从任务分解、评估方法到安全设置的全流程指导，帮助读者从零开始构建高效可靠的智能系统。

本文基于2025年最新数据，全面解析国产AI大模型市场格局。数据显示，DeepSeek在网站端访问量居首，豆包在APP端领先，头部互联网企业占据竞争优势。文章建议普通用户可根据使用场景选择：网站端优先DeepSeek，手机端推荐豆包AI。这两款产品拥有强大技术和丰富用户经验，可满足大多数用户需求，是入门大模型的理想选择。

文章介绍了利用低代码平台构建AI智能体的方法与实践，分析低代码平台价值：降低门槛、提升效率、提供可视化调试和标准化最佳实践。详细对比三大平台(Dify、n8n、Coze)的特点与局限，给出选型建议：快速原型选Coze，企业级应用选Dify，深度集成选n8n。强调低代码与代码开发互补，可根据项目需求采用混合开发模式。

一.哪些人需要搭建个人知识库二.搭建个人知识库的平台AnythingLLMDifyMaxKB秘塔搜索在线知乎直达ima搭建个人知识库三.个人知识库的执行流程①第一阶段：知识库构建 (准备数据，供后续查询)②第二阶段：用户问答响应 (用户提问，系统检索并回答)四.RAG的理解什么是RAG为什么需要RAG

随着大型语言模型（LLMs）在各种应用中的广泛使用，如何提升其回答的准确性和相关性成为一个关键问题。检索增强生成（RAG）技术通过整合外部知识库，为LLMs提供了额外的背景信息，有效地改善了模型的幻觉、领域知识不足等问题。然而，仅依靠简单的 RAG 范式存在一定的局限性，尤其在处理复杂的实体关系和多跳问题时，模型往往难以提供准确的回答。

我在新加坡科技研究局做大模型的科研和落地应用的工作。我之前长期从事 SAP 系统的设计、二次开发和实施，最近几年，则是义无反顾的投入到了大语言模型的训练、微调，以及大语言模型的应用开发工作。大语言模型的爆发只是这两年的事情，但是在这之前的好几年，我们研究所已经投入了大量的资源对基于 Transformer 架构的语言模型进行科研和应用，如 BERT、T5 等老一代模型，彼时科研项目多，但应用落地项

大模型的应用范围不断扩展，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统等多个领域，并逐渐向更具体的垂直领域渗透，如医疗、金融、物流等。包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。包括云计算、DSA架构芯片、多模态融合、迁移学习和预训练模型、自监督学习和无监督学习、模型压缩和优化、模型可解释性和可信度等。观看零基础学习书籍和视频，看