本文详细介绍了RAG（检索增强生成）技术，通过Spring AI框架实现基于本地知识库的AI问答系统。内容包括RAG概念解析、环境搭建、文档加载、向量转换存储、查询增强等完整实现流程。文章展示了如何利用Spring AI的DocumentReader、SimpleVectorStore等组件构建知识库，并通过QuestionAnswerAdvisor实现检索增强功能，帮助开发者快速掌握RAG技术应

RAG系统性能关键在于文本分块策略。本文详细介绍了21种分块方法，从基础换行符分割、固定大小分块，到高级语义分块、递归分块等，每种策略都有特定适用场景。开发者可根据数据类型和应用需求选择合适策略，有效处理长文本，提升信息检索效率和生成质量。掌握这些技术对构建高效可靠的RAG系统至关重要。

文章系统介绍了AI Agent的基本概念、原理、组成和应用，详细解析了LLM Agent的理论基础（规划、工具、代理核心和存储），并通过实际案例展示其应用价值。提供了从数据收集到部署的完整实现步骤，强调了理论与实践结合的重要性，助力读者掌握人工智能代理技术，拥抱AI时代。

文章系统介绍了AI Agent的基本概念、原理、组成和应用，详细解析了LLM Agent的理论基础（规划、工具、代理核心和存储），并通过实际案例展示其应用价值。提供了从数据收集到部署的完整实现步骤，强调了理论与实践结合的重要性，助力读者掌握人工智能代理技术，拥抱AI时代。

本文对LangGraph、AutoGen、Dify、Coze等主流AI Agent开发框架进行了全方位对比分析，从核心定位、技术特性、典型场景、成本模型和社区支持等多个维度评估各框架特点。文章针对复杂流程管理、多智能体协作、快速原型开发等不同需求场景提供了选型建议，并从技术深度、落地速度、生态依赖和长期成本等角度为企业或个人开发者提供了决策参考，帮助不同技术背景的人群选择适合的AI Agent开发

本文对LangGraph、AutoGen、Dify、Coze等主流AI Agent开发框架进行了全方位对比分析，从核心定位、技术特性、典型场景、成本模型和社区支持等多个维度评估各框架特点。文章针对复杂流程管理、多智能体协作、快速原型开发等不同需求场景提供了选型建议，并从技术深度、落地速度、生态依赖和长期成本等角度为企业或个人开发者提供了决策参考，帮助不同技术背景的人群选择适合的AI Agent开发

本文详细介绍了OpenAI最新提出的两种微调技术：强化学习微调(RFT)和偏好微调(PFT)。RFT利用少量高质量数据通过强化学习提升模型的推理能力，特别适用于专业领域。PFT采用DPO算法，通过比较不同输出来学习"更好"的回复，在创意写作等主观性任务上表现更佳。文章还解释了微调的基本概念、应用场景以及与SFT的区别，为开发者提供了优化大语言模型性能的新思路。

文章详细介绍了AI大模型的四大发展方向：数据治理、平台搭建、模型算法和部署落地，分析了各方向的工作内容和要求。针对新人转行，文章建议应关注数据工程而非仅关注算法，聚焦垂直领域做深做透，认识到工程的重要性，并提供了学习资料获取方式，帮助零基础人士进入AI大模型领域。

文章详细介绍了AI大模型的四大发展方向：数据治理、平台搭建、模型算法和部署落地，分析了各方向的工作内容和要求。针对新人转行，文章建议应关注数据工程而非仅关注算法，聚焦垂直领域做深做透，认识到工程的重要性，并提供了学习资料获取方式，帮助零基础人士进入AI大模型领域。

本文是一份面向零基础学习者的AI大模型完整教程，涵盖AI基础概念、开发环境搭建、数据处理、模型训练与优化、模型部署等全流程。通过线性回归和神经网络实战，读者将掌握从基础到进阶的AI技能，了解大模型在多行业的应用前景，并获得学习资源和就业方向指导，为进入AI领域打下坚实基础。