摘要：Milvus是一款开源向量数据库，专为高效处理大规模非结构化数据设计。它支持高维向量搜索，提供IVF、HNSW等多种索引类型，采用分布式架构实现高扩展性和容错性。系统包含元数据存储、对象存储和消息存储三层结构，支持混合查询和动态分区。Milvus适用于图像检索、视频分析、推荐系统等场景，通过近似最近邻搜索技术实现毫秒级响应。其日志中心化设计确保了数据一致性和系统可靠性，为AI时代的海量向量数

本文介绍了LangChain框架的基础概念和应用架构。首先解释了大语言模型(LLM)的定义及其参数训练原理，然后重点阐述了LangChain框架的作用：作为LLM开发框架，它通过模块化设计串联不同功能，简化了多厂商模型调用流程。文章详细分析了LangChain的三层架构(架构层、组件层、部署层)及其核心模块功能，包括LangGraph的Agent互通和LangSmith的检测调试功能。最后对比了基

Aghajanyan的研究 (《Intrinsic Dimensionality Explains the Effectiveness of Language ModelFine-Tuning》)）表明：预训练模型拥有极小的内在维度(instrisic dimension),即存在一个极低维度的参数，微调它和在全参数空间中微调能起到相同的效果【大模型在预训练阶段已经学到了更多的“通用特征”，所以在

BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型，采用双向掩码语言模型(MLM)进行训练，能生成深层次的双向语义表征。其创新性地通过[CLS]和[SEP]等特殊标记处理单句和多句输入，结合词嵌入、位置嵌入和段落嵌入作为输入特征。BERT在下游任务中仅需微调输出层即可取得优异效果，在11项NLP任务中刷新了最佳成绩。研究表明，BERT能有效捕捉上下文语义关系，在中医命名实体识别等任务中表现突

MCP协议是一种专为移动设备控制设计的通信协议，支持多平台运行和数据交换，具备实时性和标准化特点。其核心架构由MCP主机、客户端和服务器组成，采用JSON-RPC2.0协议实现本地与远程通信。该协议广泛应用于自动化控制、游戏开发、软件测试等领域，并能显著提升开发者效率、医疗诊断精度、金融分析实时性和内容创作质量。MCP协议有效解决了AI应用集成门槛高、模型部署难等痛点，为构建复杂AI工作流提供标准

Google推出AgenttoAgent（A2A）开放协议，实现不同AI代理间的协作。该协议通过标准化通信让代理能相互发现、共享能力并安全协作，类似设备互联标准。A2A采用HTTP/JSON-RPC传输，支持异步通信和企业级认证，每个代理通过AgentCard公开能力。协议解决了AI代理生态中的互操作性问题，使不同框架构建的代理能高效协同完成复杂任务。

本文系统介绍了大型语言模型(LLM)的微调理论与方法。主要内容包括：1. 模型训练的两阶段过程：预训练阶段获取语言基础知识，微调阶段适配具体任务；2. Transformer架构解析，包括输入嵌入、编码器/解码器层等核心组件；3. 七种主流微调技术：LoRA、QLoRA、适配器调整、前缀调整、提示调整、P-Tuning及v2版本，分析其原理与适用场景；4. 微调策略选择建议，强调需平衡任务需求、数

本项目基于RAG技术开发了一个法律文书智能解读系统，旨在解决法律文书专业术语难懂、咨询成本高的问题。系统采用三级缓存架构（Redis、MySQL、RAG引擎）实现高效检索，通过BM25算法和混合检索策略提升匹配精度。核心技术包括： 使用BGE-M3模型进行文本向量化，支持稠密和稀疏向量检索 采用LangChain框架整合文档处理流程 部署BERT微调模型进行意图识别 实现四种检索策略（直接检索、H

本文系统介绍了大模型调用外部工具的三种核心机制：1.FunctionCall机制：详细阐述了LLM如何根据用户查询自主选择调用工具的工作流程、实时性优势及代码实现；2.MCP协议：解析了实现LLM与外部工具安全双向连接的标准化协议，包括调用流程和三种通讯传输方式；3.Agentic模式：深入分析了智能代理的五种进阶模式（工具使用、ReAct、反思、规划、多代理），展示了从基础工具调用到复杂协作的演

Milvus是一款专为AI场景设计的向量数据库，用于高效存储和检索非结构化数据转换后的嵌入向量。文章首先对比了Milvus与MySQL的区别：Milvus擅长处理高维向量相似度检索（如图像识别），支持GPU加速和多种索引方式；MySQL则适用于结构化数据管理。接着详细介绍了Milvus的核心概念（Collection/Field）、5种检索算法（FLAT/IVF_FLAT/IVF_PQ/HNSW等