文章比较了大型语言模型(LLM)与大型营销模型(LMM)的本质区别，介绍了Open Intelligence架构如何通过智能化、安全隐私和实时响应重塑品牌与市场的连接。LMM专注于营销场景，以AI驱动的知识图谱为核心，提供实时优化路径。同时提供了从零到精通的大模型学习资源，包括理论、RAG开发、Agent设计等内容，适合不同背景的学习者入门并掌握大模型技术。

文章介绍了优化Dify知识库的三个关键方法：分段设置（通用分段和父子分段）、索引设置（经济索引和高质量索引）以及它们的合理搭配。通过调整分段标识符、最大长度、重叠长度等参数，结合适合的索引方式，可以显著提升AI助手的回答准确性和全面性。文章还提供了两种典型场景的配置案例，帮助开发者根据实际需求选择最优的知识库构建方案，解决AI助手回答不完整或不准确的问题。

从上周开始，各个大模型厂商就开始卷价格，要么免费，要么压得极低。从第一性原理出发，快速且共识性的降价原因指向了对客户的争抢。但国产算力的发展还需要时日，这场价格战的象征意义远大于实际意义。就在英伟达再次拿出爆表业绩，市值马上超越苹果之时，大洋彼岸的另一端，国内的科技大厂却不谈AGI的梦想，卷起了大模型的价格。这场战役开始得很早。5月11日，智谱AI大模型宣布个人GLM-3Turbo模型产品的调用价

上下文工程是通过为AI提供合适的背景和工具，使其回答更加智能实用的技术方法。文章详细介绍了如何使用LangChain与LangGraph框架实施上下文工程，包括构建状态图、记忆写入、暂存区选择、工具集成、压缩策略和上下文隔离等技术。这些技术能帮助AI智能体更高效地处理复杂长期任务，减少令牌消耗，提高性能，是AI工程师从提示词工程向更高级工程转型的关键技能。

上下文工程是解决大模型应用效果不佳的关键方法论，通过构建系统性前置信息环境，而非仅依赖模型本身。它包含动态信息流、工具编排、记忆分层和格式优化四大模块，将逻辑分散在"外部信息+模型窗口+后处理规则"三部分。实践表明，优化上下文环境可使模型回答率显著提升（案例中从57%增至88%），成为大模型系统架构的重要赛道，未来可能形成独立服务模式。

文章系统介绍了大模型后训练技术，包括定义、重要性及扩展律，详细阐述了微调(SFT/PEFT)与对齐(RLHF/DPO)方法，并探讨推理阶段优化思路。通过Llama 3和DeepSeek-R1实例展示实际应用流程，对比SFT与RL优劣势，为开发者提供从理论到实践的完整后训练技术指南。

文章详细解析了构建AI智能体的9大核心技术，包括智能体基础概念、多智能体协作、工作流设计、RAG、模型微调、函数调用、MCP协议、A2A通信和AG-UI交互。这些技术共同构成了AI智能体的完整架构，使其从简单执行工具转变为具备自主决策能力的数字合作者。文章强调，理解智能体架构是参与AI未来的关键，为不同背景的学习者提供了系统的大模型学习路径和资源。

本文介绍AI应用开发中意图识别的重要性，特别是处理用户模糊或复杂问题时。通过"问题预处理→意图识别→任务拆解→问题改写→答案生成"五阶段流程，结合多Agent协作架构，系统解决用户问题理解难题。文章详细阐述了各核心模块实现方案及基础设施，为构建高效智能的AI问答系统提供完整解决方案。

文章介绍了RAG（检索增强生成）技术如何解决传统AI模型"胡说八道"的问题。RAG通过结合检索和生成两个步骤，先从向量数据库中查找相关信息，然后基于这些信息增强提示，最后生成更准确、可靠的答案。文章详细解释了RAG的三个核心步骤：检索、增强和生成，并强调了其在减少AI幻觉、实时更新知识和保护隐私方面的优势。

文章系统介绍了大模型应用中意图识别的基础与进阶方法。基础方法包括规则、深度学习和直接大模型分类；进阶方法强调Prompt优化、TOP N召回策略和向量检索模型。提升准确率的关键在于构建清晰正交的分类体系、确保各子分类有足够样本，以及对大模型进行领域微调。结合召回策略和模型微调，可实现高准确率的意图识别。