本文系统介绍大模型微调技术，包括基础概念、LoRA与QLoRA高效微调方法及其区别、四大应用场景、主流工具如unsloth、LLaMA-Factory等，以及软硬件环境要求和数据集准备方法。微调能通过修改参数永久提升模型特定能力，而LoRA/QLoRA技术可在有限资源下实现高效微调，适用于对话风格调整、知识注入、推理能力提升和Agent能力增强等场景，为开发者提供了完整的大模型微调解决方案。

本文详解RAG系统中分块技术的关键作用，指出合理分块能为语义"降噪"并适应模型"记忆力"限制。强调分块大小并非越大越好，200-800 Token是理想范围，并介绍句子窗口检索、父文档检索器等高级分块策略，帮助提升检索精度和生成质量。分块是优化RAG系统的关键一步，需要根据具体场景不断实验和权衡。---

本文详细介绍了大语言模型的原理与实现，包括Transformer架构、自注意力机制、前馈与反向传播过程，以及GPU集群并行训练方法。文章解释了数据并行、模型并行、流水线并行和张量并行等训练策略，以及混合精度计算和内存优化等优化手段，并介绍了主流的并行训练和推理框架，帮助读者理解大模型背后的技术原理。

本文详细介绍如何使用LangGraph框架构建生产就绪的AI智能体。LangGraph作为LangChain的扩展，提供状态化工作流、人工介入、循环图等核心功能，帮助解决生产环境中的杂乱输入、边缘情况、扩展性和调试挑战。通过旅行规划助手的实际案例，展示了从环境配置、状态定义、节点创建到工作流构建的完整实现过程，为开发者提供了一套可复用的方法论。

上下文工程是构建可靠AI智能体的核心技术，它管理模型可访问的整个信息环境，与提示工程有本质区别。有效的上下文管理可避免四种常见失效：污染、冲突、混淆和过载。通过写入、筛选、压缩和隔离四大支柱，可显著提升系统性能、降低成本、增强可靠性。随着大模型应用场景扩展，掌握上下文工程已成为开发高质量AI系统的必备技能。

文章详细介绍了AI行业的5大发展方向：技术研发层、应用落地层、跨学科融合层、伦理与治理层和教育传播层。每个方向列出了具体职位、薪资范围、核心职责和关键技能，并提供了入行小贴士。文章还提供了大模型学习资源，帮助不同背景的人找到适合自己的AI发展路径，实现从零入门到实战进阶。

文章详细介绍了构建高效AI智能体的关键技术——上下文工程，分析了上下文污染、分散等常见失败模式，并系统阐述了KV缓存优化、检索增强生成、动态工具装载等十种核心策略。强调精心设计的上下文管理决定智能体性能，每个token都应发挥应有价值，提供了结构化管理和主动监控等最佳实践，帮助开发者构建更高效的AI智能体系统。

本文详细介绍了LangGraph框架的核心概念和设计理念，讲解如何通过节点、边和条件边构建结构清晰的大模型Agent。从环境准备、工具封装到AgentState定义、节点创建和条件边设置，提供了完整的代码实现和实战案例。通过与传统手写Agent的对比，展示了LangGraph在构建多轮智能体流程中的显著优势，帮助读者掌握高效构建复杂智能体系统的能力。

本文详细介绍了如何在配置有限的个人设备上部署大语言模型，重点解析了量化技术原理及其在模型轻量化中的应用。文章评估了多种轻量级LLM模型(如Llama、Mistral、Gemma等)的性能特点与适用场景，并介绍了Ollama、LM Studio等本地部署工具。通过本地部署，用户可实现数据隐私保护、成本控制、低延迟响应和灵活部署，为AI技术在个人设备上的普及提供了技术支撑。

"上下文工程"作为超越传统"提示工程"的新兴领域，正成为大模型开发的关键方向。随着长上下文重要性凸显和工具链成熟，开发者们聚焦于系统性地设计上下文以实现目标。面对上下文污染、冲突等挑战，RAG、工具加载等解决方案应运而生。这一术语的出现不仅凝聚了行业共识，更将加速相关领域、文化和社区的发展，成为AI大模型技术进阶的必备技能。