Transformer作为当前大语言模型的基础架构，其核心在于自注意力机制。本文从背景介绍出发，详细解析了注意力机制、多头注意力机制，深入剖析了Transformer的编码器与解码器结构，并阐述了其在并行处理、长距离依赖捕捉、注意力分布灵活性及可扩展性等方面的优势。通过本文，读者将能全面理解Transformer的工作原理，为深入学习大模型打下坚实基础。

大模型应用开发中，数据信任问题关键在于系统设计而非单纯的技术。文章强调，用户信任源于数据来源的准确、权威和及时，以及数据流转流程的公开透明。开发者需从知识库管理、模型选择、数据透明化和审计日志等方面入手，确保系统非黑盒操作，提升用户信任度。收藏本文，助你轻松应对大模型应用开发中的信任挑战！

本文介绍了RAG技术如何通过检索资料降低AI幻觉问题，并引出升级版本Agentic RAG。传统RAG通过“先查资料再回答”的模式提升AI可靠性，但存在只检索一次的局限。Agentic RAG则引入智能体（Agent）概念，能理解、拆解任务并多次检索，更接近真正的AI助手。文章对比了两者在动态决策、检索次数、任务拆解等方面的差异，指出Agentic RAG是RAG的进化形态，代表了AI从简单问答向

本文详细解析了Transformer模型的每一层结构，从输入表示层的词嵌入与位置编码，到编码器的多头自注意力机制和前馈网络，再到解码器的掩码自注意力与编码器-解码器注意力，最后是输出层的线性变换与softmax。文章通过具体的数学计算示例，帮助读者理解Transformer的完整计算流程，并探讨了关键技术与优化细节，如缩放点积注意力、多头注意力的优势、残差连接的作用等。此外，还介绍了Transfo

本文从最基础的Attention机制讲起，深入浅出地解释了KV Cache的概念及其重要性。通过将历史token的Key/Value向量缓存起来，KV Cache避免了在自回归生成中重复计算Attention，大大降低了计算复杂度。文章还探讨了KV Cache在工程实践中的挑战，如显存管理问题，并介绍了vLLM和SGLang等优化方案。最后总结出KV Cache是AI推理中至关重要的优化技术，是“

本文从最基础的Attention机制讲起，深入浅出地解释了KV Cache的概念及其重要性。通过将历史token的Key/Value向量缓存起来，KV Cache避免了在自回归生成中重复计算Attention，大大降低了计算复杂度。文章还探讨了KV Cache在工程实践中的挑战，如显存管理问题，并介绍了vLLM和SGLang等优化方案。最后总结出KV Cache是AI推理中至关重要的优化技术，是“

本文详细介绍了AI Agent的核心架构及记忆模块实现。Agent以LLM为大脑，整合规划、记忆、工具使用和反馈循环。记忆模块分为短期记忆(对话上下文)和长期记忆(RAG技术)，通过向量数据库存储和检索历史信息。文章还介绍了记忆模块的整体架构与技术方案，包括对话历史管理和记忆上下文系统，以及优化措施如控制内存增长、防止数据堆积等，帮助开发者构建高效稳定的AI Agent系统。

本文详细介绍如何利用LangChain的LLM Graph Transformer工具从非结构化文本构建知识图谱。文章对比了工具模式和提示模式两种工作方式，强调定义图谱模式(schema)对提升抽取一致性的关键作用，并通过实际案例展示了不同配置对知识图谱质量的影响。最后演示了如何将结果导入Neo4j图数据库，为构建高质量知识图谱提供了从理论到实践的完整指导。

模型上下文协议(MCP)作为AI与数据世界的桥梁，让AI助手能接入真实数据提升能力。本文详细介绍如何构建基于Python的MCP服务器，实现数据集读取、统计分析、实时数据获取等功能。通过FastMCP库创建的工具，AI可分析CSV数据、计算统计指标、获取股票价格等，使AI从文本生成升级为能推理、计算的数据伙伴。教程涵盖环境配置、代码实现及Claude Desktop连接，帮助开发者打造能处理现实世

本文系统介绍了RAG、Graph RAG和Agentic RAG三种AI技术。RAG使大模型能实时获取外部信息，提升时效性与准确性；Graph RAG结合知识图谱，赋予AI理解多领域知识间联系的能力，支持复杂推理；三者各有优势，适用于不同场景，为AI应用与投资决策提供思路。掌握这些技术有助于专业人士精准把握各自特点，优化AI应用策略。