本文系统梳理LLM/Agent作为数据分析师的技术路线，提出5大设计维度和4类数据模态。详细解析结构化数据(NL2SQL、时间序列)、半结构化数据(HTML/表格)和非结构化数据(图表/视频/文档/3D)处理技术，以及异构数据湖查询方法，提供100+代表性方法、Benchmark和开源数据集的一站式导航，为大模型在数据分析领域的应用提供全面指导。

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本文详细解析了18种检索增强生成（RAG）技术，包括简单RAG、语义分块、上下文增强检索、自适应RAG等。通过代码示例和测试比较，展示了每种技术的优缺点和适用场景。研究表明，自适应RAG表现最佳（评分0.86），能根据查询类型自动选择检索策略。文章为开发者提供了从基础到高级的RAG实现方法，帮助构建更精准的大模型应用。

文章详细介绍了大模型的基础概念、特点及工程化应用，重点讲解了Spring-AI框架如何简化大模型在Java生态中的集成。通过类比MySQL操作，阐述了大模型API交互、RAG架构、MCP协议等技术要点，并提供了完整的智能体开发示例。Spring-AI提供了与Spring全家桶兼容的API，极大降低了大模型集成和开发成本，帮助开发者快速上手大模型应用开发。---

2025年被视为Agent元年，但ToB场景落地面临需求复杂性和稳定性挑战。文章详细分析了ReAct和Plan-and-Execute两大主流决策框架的优缺点，分享了项目实践中遇到的问题及优化方案，包括快慢思考模型结合、"泛化"工具定义（函数类、交互类、Agent类）以及多智能体协作模式。强调企业需要的不是单点技术能力，而是一整套解决方案以保障效果和效率，为Agent技术商业化落地提供了实用思路。

文章详细介绍了Java开发工程师转型AI工程师所需的核心技能，包括数学基础、Python编程、机器学习、深度学习和大型语言模型，并提供系统学习资源。推荐了Coursera、PaddlePaddle等国内外平台及云部署工具，强调实践项目的重要性。数据显示AI工程师平均月薪46,000元，AIGC岗位需求增长迅速，为转型者提供高薪就业前景。文章还提供从入门到进阶的完整学习资料，帮助开发者系统掌握AI技

文章全面梳理了AI产品经理必备的四类核心业务问题：产品理解(如数据闭环、冷启动解决)、技术认知(如模型评估、特征工程)、业务场景(如智能客服设计、推荐系统优化)和工程落地(如模型部署、隐私合规)。同时提供AI大模型学习路径与行业应用，帮助产品经理从零入门到实战，掌握大模型时代核心技能，应对面试与工作挑战。

本文系统介绍10种主流大语言模型部署工具，包括WebLLM、LM Studio、Ollama、vLLM等，涵盖从轻量级本地部署到企业级生产环境的解决方案。详细分析各工具技术特性、优势与局限性，提供代码示例和部署流程，帮助开发者根据应用场景、性能需求和硬件条件选择最适合的部署方案，为不同技术水平的读者提供实用指导。

Context Engineering是构建动态系统，为LLM提供正确信息、工具和格式的关键能力，远超传统Prompt Engineering。它包含五大维度，确保模型能真正理解任务需求。通过LangGraph和LangSmith等工具，可实现完整的上下文构建与调试，让AI智能体从简单对话工具转变为具备理解力、记忆力和行动力的复杂系统。

文章系统介绍AI大模型五大核心技术（Prompt Engineering、LangChain、Fine-tuning、RAG、LlamaIndex）的深度解析与实战案例，提供四阶段学习路线（基础筑基、核心模块突破、工业级调优、综合实战）。通过系统化学习，零基础学员可在3个月内掌握工业级大模型开发能力，获得45%薪资溢价。内容涵盖技术架构、实操流程、避坑指南及企业级应用案例，适合想转型AI领域的程序