本文剖析了传统RAG架构在处理复杂关系和全局性问题时的局限性，介绍了GraphRAG如何通过知识图谱将非结构化数据转化为结构化认知，实现从搜索到推理的质变。GraphRAG在多跳推理、全局总结和可解释性方面实现三大跨越，但也面临构建成本高、质量维护等挑战。最佳实践是采用Vector+Graph混合模式，根据问题复杂度选择不同检索策略。

本文剖析了传统RAG架构在处理复杂关系和全局性问题时的局限性，介绍了GraphRAG如何通过知识图谱将非结构化数据转化为结构化认知，实现从搜索到推理的质变。GraphRAG在多跳推理、全局总结和可解释性方面实现三大跨越，但也面临构建成本高、质量维护等挑战。最佳实践是采用Vector+Graph混合模式，根据问题复杂度选择不同检索策略。

微调(Fine-tuning)主要教会大模型的是"行为模式"而非"事实知识"。它适合调整模型风格、格式和特定任务映射，但不适合注入新知识或增强推理能力。正确使用微调可让模型成为"风格大师"，错误使用则浪费资源。最佳实践包括明确教模式而非知识、提供清晰输入输出映射、多样化数据等。区分微调、RAG和预训练的功能，才能高效使用大模型。

微调(Fine-tuning)主要教会大模型的是"行为模式"而非"事实知识"。它适合调整模型风格、格式和特定任务映射，但不适合注入新知识或增强推理能力。正确使用微调可让模型成为"风格大师"，错误使用则浪费资源。最佳实践包括明确教模式而非知识、提供清晰输入输出映射、多样化数据等。区分微调、RAG和预训练的功能，才能高效使用大模型。

本文全面介绍大语言模型(LLM)核心知识，包括基础概念、架构与预训练。重点讲解参数高效微调(PEFT)技术如适配器、LoRA和QLoRA，以及提示工程策略。详细探讨模型压缩方法，包括剪枝、量化技术(GPTQ、NF4、GGML)和知识蒸馏，帮助开发者优化模型性能和资源使用。文章还介绍推理技术和微调方法对比，提供完整大模型技术学习框架。

本文全面介绍大语言模型(LLM)核心知识，包括基础概念、架构与预训练。重点讲解参数高效微调(PEFT)技术如适配器、LoRA和QLoRA，以及提示工程策略。详细探讨模型压缩方法，包括剪枝、量化技术(GPTQ、NF4、GGML)和知识蒸馏，帮助开发者优化模型性能和资源使用。文章还介绍推理技术和微调方法对比，提供完整大模型技术学习框架。

本文精选10个高频且极具挑战性的AI大模型Agent设计问题，从RAG性能评估到多模态模型评估，每个问题提供解决方案和示例代码。内容涵盖减少幻觉现象、GPU有限情况下的微调、多语言检索系统设计、法律领域评估、欺诈检测调试、客服延迟优化、生物医学检索提升、Agent持续改进及多模态评估等方面。旨在帮助开发者掌握大模型应用架构精髓，从"怎么做"到理解"为什么这样做"。

本文精选10个高频且极具挑战性的AI大模型Agent设计问题，从RAG性能评估到多模态模型评估，每个问题提供解决方案和示例代码。内容涵盖减少幻觉现象、GPU有限情况下的微调、多语言检索系统设计、法律领域评估、欺诈检测调试、客服延迟优化、生物医学检索提升、Agent持续改进及多模态评估等方面。旨在帮助开发者掌握大模型应用架构精髓，从"怎么做"到理解"为什么这样做"。

文章系统介绍大模型基础知识，包括AI分类、LLM训练过程、Token概念、Temperature与Top P参数，以及AI Chat的联网搜索、文件读取和记忆功能。同时分析全球AI发展现状、中美对比、美国对华AI限制影响及中国主要AI公司，是一份适合小白和程序员的全面学习指南。

本文详细介绍了LangChain应用从开发到生产环境的全流程管理。重点讲解了如何使用LangSmith进行可视化调试、追踪和评估RAG系统性能；通过LangServe快速构建REST API接口实现应用部署；以及在生产环境中进行监控和日志管理的方法。文章通过实际代码演示了完整的开发、测试到部署流程，帮助读者掌握大模型应用的生命周期管理。