RAG（检索增强生成）系统结合信息检索与大语言模型生成能力，通过文档准备和问答处理两个阶段，将私有文档知识与大模型推理能力相结合，解决大模型知识滞后、幻觉等问题。文章详细介绍了RAG系统的工作流程，包括向量化转换、多路检索策略、重排序评分等环节，并针对文档处理、分块策略、向量数据库选型等常见问题提供了解决方案，帮助开发者构建高效的企业级知识库系统。

RAG（检索增强生成）系统结合信息检索与大语言模型生成能力，通过文档准备和问答处理两个阶段，将私有文档知识与大模型推理能力相结合，解决大模型知识滞后、幻觉等问题。文章详细介绍了RAG系统的工作流程，包括向量化转换、多路检索策略、重排序评分等环节，并针对文档处理、分块策略、向量数据库选型等常见问题提供了解决方案，帮助开发者构建高效的企业级知识库系统。

本文系统介绍多模态概念及其在深度学习中的应用，详解模态表示、对齐和融合三大关键技术，涵盖显式/隐式对齐策略和数据级/特征级/目标级融合方法。同时梳理了多模态在视听识别、情感计算、跨媒体检索、图像描述等领域的任务应用，为小白和程序员提供全面的多模态学习路径。

本文系统介绍多模态概念及其在深度学习中的应用，详解模态表示、对齐和融合三大关键技术，涵盖显式/隐式对齐策略和数据级/特征级/目标级融合方法。同时梳理了多模态在视听识别、情感计算、跨媒体检索、图像描述等领域的任务应用，为小白和程序员提供全面的多模态学习路径。

本文详细介绍了使用LlamaIndex微调Embedding模型的方法，针对RAG系统检索效果不佳的问题。通过三步走策略：自动生成训练数据集、使用SentenceTransformersFinetuneEngine进行模型微调、以及使用命中率指标评估效果。实战表明，微调后的模型在专业领域的检索命中率从8.9%提升到23.5%，显著提升了RAG系统的检索准确率。该方法无需人工标注，代码简洁，易于实现

文章介绍了RAG应用开发中从传统"先chunking再embedding"向"先embedding再chunking"转变的新趋势，重点解读了Max-Min semantic chunking方法。该方法通过动态语义评估实现分块优化，将分块视为时序聚类问题，只需3个核心超参数且计算资源复用，能更好地平衡精度与上下文。虽然处理长文档时可能丢失长距离上下文依赖关系，但可通过滑动窗口等方式解决，是提升R

文章详细介绍了大语言模型的训练流程，重点讲解了Tokenizer的三种分词方法及BPE等算法实现。提供了从数据预处理、模型训练到微调，使用Seq-Monkey和BelleGroup数据集训练8000万参数中文大模型。通过PretrainDataset和SFTDataset两种数据集格式，实现了模型从语言学习到对话能力的训练过程，最后展示了模型文本生成方法。

文章详细介绍了大语言模型的训练流程，重点讲解了Tokenizer的三种分词方法及BPE等算法实现。提供了从数据预处理、模型训练到微调，使用Seq-Monkey和BelleGroup数据集训练8000万参数中文大模型。通过PretrainDataset和SFTDataset两种数据集格式，实现了模型从语言学习到对话能力的训练过程，最后展示了模型文本生成方法。

ACE框架是斯坦福与SambaNova联合提出的智能体上下文工程方案，通过生成器、反思器和整理器三大组件，将静态提示词升级为动态演化的操作手册。它解决了智能体开发中的简洁性偏差和上下文坍缩两大痛点，通过增量delta更新和增长-优化机制，使开源小模型也能媲美顶级工业级智能体，在任务完成率上甚至超出8.4%，同时大幅降低部署成本和适配延迟。

ACE框架是斯坦福与SambaNova联合提出的智能体上下文工程方案，通过生成器、反思器和整理器三大组件，将静态提示词升级为动态演化的操作手册。它解决了智能体开发中的简洁性偏差和上下文坍缩两大痛点，通过增量delta更新和增长-优化机制，使开源小模型也能媲美顶级工业级智能体，在任务完成率上甚至超出8.4%，同时大幅降低部署成本和适配延迟。