本文系统梳理了大模型的核心概念与应用实践。首先介绍大模型本质是基于海量数据和Transformer架构的语言模型，通过预测Token序列实现文本生成、问答推理等功能。其次解析关键技术：Prompt工程、RAG（检索增强生成）、Function Calling（函数调用）和Agent（智能体）。在模型选型方面，建议根据业务场景（中文处理、代码生成、多模态等）选择合适方案。最后强调落地需注意的五大要点

本文介绍了Elasticsearch（ES）在后端开发中的核心作用与应用场景。文章对比了MySQL和ES在搜索功能上的差异，指出MySQL适合精确查询而ES擅长全文检索、中文分词、条件筛选等复杂搜索需求。重点讲解了ES的核心概念（文档、索引、字段、映射）、倒排索引原理、分词器作用及常见查询方式（term精确查询、match全文检索等）。通过商品搜索、日志检索等典型应用场景，展示了ES在实战中的优势

RabbitMQ是一款基于AMQP协议的开源消息队列中间件，主要用于解决异步处理、系统解耦和流量削峰问题。其核心组件包括生产者、交换机、队列、消费者等，通过四种交换机类型（Direct、Fanout、Topic、Headers）实现灵活的消息路由。为确保可靠性，RabbitMQ提供了生产者确认、消息持久化、消费者手动ACK等机制，并支持通过死信队列处理异常消息和实现延迟任务。在实际开发中需注意消息

本文系统梳理了大模型的核心概念与应用实践。首先介绍大模型本质是基于海量数据和Transformer架构的语言模型，通过预测Token序列实现文本生成、问答推理等功能。其次解析关键技术：Prompt工程、RAG（检索增强生成）、Function Calling（函数调用）和Agent（智能体）。在模型选型方面，建议根据业务场景（中文处理、代码生成、多模态等）选择合适方案。最后强调落地需注意的五大要点