传统RAG存在检索不稳定、仅能处理文本、无法执行复杂任务等瓶颈。Agentic RAG融合RAG(检索)、Agent(规划)、Tools(执行)和Memory(上下文)四种能力，使大模型从"回答问题"升级为"完成任务"。它支持多步推理、工具调用和复杂工作流，能处理异构数据并自动纠错。企业级Agentic RAG建设需强化基础RAG、添加工具能力、实现Agent流程控制、增加记忆机制并搭建评价体系，

传统RAG存在检索不稳定、仅能处理文本、无法执行复杂任务等瓶颈。Agentic RAG融合RAG(检索)、Agent(规划)、Tools(执行)和Memory(上下文)四种能力，使大模型从"回答问题"升级为"完成任务"。它支持多步推理、工具调用和复杂工作流，能处理异构数据并自动纠错。企业级Agentic RAG建设需强化基础RAG、添加工具能力、实现Agent流程控制、增加记忆机制并搭建评价体系，

文章通过生动比喻（计算器vs大学生）详细解释了大模型与传统机器学习的根本区别：大模型是通才，具有泛化能力和语言理解能力，基于海量数据训练，参数规模巨大，能处理多种任务；传统模型是专才，只解决特定问题，参数规模小，需专门训练。两者各有适用场景，常结合使用。文章还提供了大模型学习资料和路径，鼓励读者抓住AI大模型风口，掌握这一时代核心技能。

文章通过生动比喻（计算器vs大学生）详细解释了大模型与传统机器学习的根本区别：大模型是通才，具有泛化能力和语言理解能力，基于海量数据训练，参数规模巨大，能处理多种任务；传统模型是专才，只解决特定问题，参数规模小，需专门训练。两者各有适用场景，常结合使用。文章还提供了大模型学习资料和路径，鼓励读者抓住AI大模型风口，掌握这一时代核心技能。

Dify是开源的大模型应用开发平台，支持本地化部署。本文详细介绍了基于Docker的Dify部署流程、模型配置方法，以及知识库的搭建技术。重点解析了通用模式与父子模式两种分段方式的区别和适用场景，以及高质量与经济两种索引方法及其检索设置。通过RAG技术，Dify知识系统能够实现精准检索与增强生成，帮助企业构建私有化、合规的AI应用系统，特别适合处理企业敏感数据场景。---

Dify是开源的大模型应用开发平台，支持本地化部署。本文详细介绍了基于Docker的Dify部署流程、模型配置方法，以及知识库的搭建技术。重点解析了通用模式与父子模式两种分段方式的区别和适用场景，以及高质量与经济两种索引方法及其检索设置。通过RAG技术，Dify知识系统能够实现精准检索与增强生成，帮助企业构建私有化、合规的AI应用系统，特别适合处理企业敏感数据场景。---

文章系统介绍了大语言模型(LLM)的训练与推理全流程。训练部分涵盖数据准备、模型架构选择、分布式训练技术和多阶段训练流程；推理部分包括模型压缩、引擎优化、部署实践和技巧优化。文章提供了从基础到进阶的学习路径，强调通过"输入-消化-输出"闭环学习，并结合理论与实践，帮助读者掌握大模型核心技术。

文章系统介绍了大语言模型(LLM)的训练与推理全流程。训练部分涵盖数据准备、模型架构选择、分布式训练技术和多阶段训练流程；推理部分包括模型压缩、引擎优化、部署实践和技巧优化。文章提供了从基础到进阶的学习路径，强调通过"输入-消化-输出"闭环学习，并结合理论与实践，帮助读者掌握大模型核心技术。

本文全面解析了大语言模型(LLM)的训练技术，从预训练、后训练到最新推理导向训练范式，深入探讨了模型架构、优化算法、数据处理等核心技术。文章分析了训练难点与挑战，揭示了模型训练的数学本质、学习机制、涌现现象和缩放定律。最后提供了大模型学习资源和实战指导，帮助读者从零开始掌握AI大模型技术，适合程序员和AI爱好者系统学习。

本文全面解析了大语言模型(LLM)的训练技术，从预训练、后训练到最新推理导向训练范式，深入探讨了模型架构、优化算法、数据处理等核心技术。文章分析了训练难点与挑战，揭示了模型训练的数学本质、学习机制、涌现现象和缩放定律。最后提供了大模型学习资源和实战指导，帮助读者从零开始掌握AI大模型技术，适合程序员和AI爱好者系统学习。