RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术通过检索增强生成，显著提升了知识问答的准确性和时效性。在构建知识库时，RAG通过向量数据库和动态更新机制，实现了高效的知识检索与生成；在构建知识图谱时，RAG通过GraphRAG和Graphusion等框架，实现了实体关系的精准抽取与图谱融合。

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

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让模型先“动手”；MCP让所有手都能用同一“插口”；A2A让多双手排成流水线、真正高效协作。在工程实践里，可以把三条协议视作渐进式层叠带来最小可行能力；MCP消除接口碎片、释放生态价值；A2A则让能力真正“组织化”，完成复杂任务。当下没有哪条路线独占未来，但把系统设计成可插拔、可组合，才能在技术快速迭代中保持韧性。如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我

都2024年了，学习AI相关的人或多或少的听说过“大模型”。目前，大模型技术以其庞大的参数规模和卓越的性能，成为了推动行业进步的新引擎。本文将带您深入探索大模型的神秘世界，从其定义、基本原理、训练三步骤，到Prompt技术的巧妙应用，以及大模型在各行业的广泛应用和面临的挑战。无论您是AI领域的专业人士，还是对技术充满好奇的普通读者，本文都将为您提供一个全面、深入的大模型知识图谱。

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训练时为保证大模型的通用能力会使用多类别数据，例如：数学类别，代码类别数据等等来训练。训练后的大模型是一个“博学家”，具备回答所有类别基础问题的能力，但是在面对更深度的专业领域问题时，大模型的表现往往一般。为了让大模型在某个专业领域具备突出能力，需要使用专业领域的数据集，对大模型进行进一步的参数微调（继续训练），提升它在专业领域方面的表现。大模型微调分为全参微调和高效微调，全参微调就是将大模型所有

本文整理一些文本向量化（embedding）和信息检索的知识，它们是如今大模型生成文本时常用的技术 —— “增强检索生成”（RAG）—— 的基础。

大模型很多技术干货，都可以共享给你们，如果你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！

文章详细介绍了RAG（检索增强生成）技术，通过向量数据库让大模型能够访问外部数据，解决知识局限性和幻觉问题。从RAG原理出发，讲解了完整工作流程（知识准备、查询处理、答案生成），并基于Ollama和Qdrant提供实践指南，手把手教读者搭建本地RAG系统，实现AI对私有文档的智能问答功能。