之前读研的时候一直都是自己构建模型，从零训练模型，这几天打算微调一个NLP模型做一些任务练练手，在操作的过程中总是把微调跟之前的从零训练弄混，于是就打算整理一篇笔记记录一下二者区别从零训练：当你有大量数据，或者任务很特殊（预训练模型不适合）微调：当你数据有限，或者任务与预训练任务相似目前打算做一个简单的诈骗短信分类的任务，最简单方法则感觉是微调一个中文的NLP模型来完成，因此本次先简单记录一下差异

之前读研的时候一直都是自己构建模型，从零训练模型，这几天打算微调一个NLP模型做一些任务练练手，在操作的过程中总是把微调跟之前的从零训练弄混，于是就打算整理一篇笔记记录一下二者区别从零训练：当你有大量数据，或者任务很特殊（预训练模型不适合）微调：当你数据有限，或者任务与预训练任务相似目前打算做一个简单的诈骗短信分类的任务，最简单方法则感觉是微调一个中文的NLP模型来完成，因此本次先简单记录一下差异

更深层的问题在于，AI技术的落地不仅仅是技术问题，更是数字化基础设施的系统性挑战。数据孤岛严重：业务数据散落在Oracle、SAP、Excel、纸质文档等多个系统中，没有统一的数据治理体系API标准缺失：各业务系统间缺乏标准化的API接口，AI无法与现有系统打通安全合规约束：金融、医疗等行业对数据安全、模型可解释性有严格要求，很多"黑盒"AI方案无法通过合规审查组织变革阻力：AI自动化可能冲击现有

更深层的问题在于，AI技术的落地不仅仅是技术问题，更是数字化基础设施的系统性挑战。数据孤岛严重：业务数据散落在Oracle、SAP、Excel、纸质文档等多个系统中，没有统一的数据治理体系API标准缺失：各业务系统间缺乏标准化的API接口，AI无法与现有系统打通安全合规约束：金融、医疗等行业对数据安全、模型可解释性有严格要求，很多"黑盒"AI方案无法通过合规审查组织变革阻力：AI自动化可能冲击现有

本文全面对比分析了8个主流AI Agent框架，包括LangChain、LlamaIndex、Dify等，从技术栈、开发门槛、核心优势等多维度进行解析，并提供了按使用场景、团队能力和私有化需求的选型决策指南。无论您是零代码团队还是资深开发者，都能根据本文快速找到最适合的AI Agent解决方案，助力企业AI应用落地。

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RAG 要解决的问题：LLM大语言模型专业领域知识不足。RAG 的整体流程： 数据清洗 → 分段 → Embedding 嵌入 → 检索 → 生成。

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Google这两天发布了最新的Agent白皮书。早在今年2月份，Google发布了第一版的Agent白皮书。这份新白皮书和2月份发布的相比，不同之处在于，它被定位为一份正式指南 ，其核心目标是帮助开发人员、架构师和产品负责人从概念验证 (proofs-of-concept)阶段过渡到构建生产级的Agent系统。相较于之前更侧重于定义概念的白皮书，这份新指南的重点是解决构建生产级系统时遇到的重大挑战