当你向智能客服提问时，在你点击发送按钮之后，AI 智能体应用架构是如何生成并回复你的问题的？这篇文章将通过一张核心架构设计全流程图，带你深入了解 AI 智能体应用架构设计在接收到用户请求后是如何一步步处理的。这不仅是对 AI 智能体技术的揭秘，也是对 AI 智能体应用架构设计落地的深入探讨。

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本文深入解析大模型显存管理的底层逻辑，拆解了显存占用的四大核心构成（模型参数、激活值、梯度、优化器状态），通过Qwen2.5-7B案例分析了推理、LoRA微调和全量微调等不同场景的显存需求差异，并介绍了GaLore等前沿优化技术。文章还提供了实践建议和显存估算工具，帮助开发者在有限显存资源下高效运行大模型，降低大模型训练和应用门槛。

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近年来，强化学习（RL）技术如GRPO、PPO、Reinforce++等被广泛应用于大模型的工具调用（Tool Use）训练中，以提升模型在数学推理、代码执行、网页搜索等任务中的能力。相比依赖监督微调（SFT）和标注数据的传统方法，RL通过在线采样和奖励设计，降低了数据需求，但面临长序列处理、多工具协同调用及环境交互效率等挑战。研究聚焦多轮工具调用的Prompt模板设计、规则化奖励函数（如正确性、

在大模型领域，输入通常被称为“提示词”（prompt），它们是引导LLM（大语言模型）生成相应输出的关键。对于那些能处理多样化任务的LLM来说，一个合理设计的prompt会极大地影响模型的表现。提示工程（prompt engineering）正是关于如何为特定任务构建能够充分发挥大模型能力的prompt技巧。本文将深入探讨提示工程，内容涵盖基本原理、一些重要概念以及常用的辅助工具。和。模型无法读懂

通过上一章的介绍，你可以发现OpenAI已经大规模使用工程化的技术使用户能够基于自己的知识库对其GTP系列大模型进行“增强”，从而实现更加垂直化、个性化的能力。那么，如果你基于成本或安全的考虑，想在私域进行自有知识库的“增强”，甚至切换成其它的大模型来使用这个“增强”，就不得不考虑自行开发实现了，这时候就需要了解检索增强生成（RAG）概念和向量数据库技术的应用。检索增强生成（RAG）技术人工智能的

在知乎看到一个问题，回答了一下，分享到这里。把ChatGPT当作搜索引擎可靠性差点，但是可行。

按Additive、Selective、Reparametrization-based分类介绍，主要方法会介绍细节，其余方法一句话概括。

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；如果要深入学习，建议再按以下步骤，从更基础的GPT和BERT学起，因为底层是相通的，而且实际落地到一个系统中，应该也是大模型结合小模型（大模型在做判别性的任务上，比BERT优势不是特别大）以大模