本文详细介绍了Agentic RAG这一结合RAG与AI Agent的新范式。首先分别阐述了RAG的检索增强生成原理和AI Agent的感知决策机制，然后通过LangChain和LangGraph框架展示了从文档处理到向量存储，再到智能问答系统的完整实现流程。最后探讨了Agentic RAG在实际应用中面临的挑战，如触发机制优化和幻觉问题，为开发者提供了构建大模型应用的技术路径和思考方向。

论你是刚接触 AI 的新手，还是对 AI 已有一定了解的朋友，这篇文章都会为你提供清晰又深入的理解。理解大型语言模型（LLM）其实很简单—— 你只要想象它就是在玩“文字接龙”的游戏。

摘要：RAG（检索增强生成）技术解决大模型三大痛点 RAG技术通过动态检索外部知识增强大模型能力，主要解决三大问题：1）知识过时——实时检索最新信息；2）生成幻觉——提供事实依据减少虚构；3）潜在偏见——引入多样化数据源。其工作流程分为数据准备（分块、向量化、存储）和问答处理（查询向量化、相似检索、生成应答）两阶段。RAG无需修改模型参数，通过外挂知识库实现动态知识更新，显著提升回答的时效性和准确

有了大模型之后，是不是就不需要开展业务“数字化”，只需要把问题直接丢给AI去解决呢？基于数字看板、数字孪生的传统方法在应对实现了“业务活动步骤化”、“步骤环节要素化”、“要素数据规格化”的业务数据时，就像数码照片的清晰度一样，效果是可度量、可预测、可控制的。AI大模型可以有效应对自然语言描述、图片、视频等非结构化数据，但其基于概率统计和模式匹配的基本原理，决定了在基于非结构化数据开展智能生成和决策

摘要：本文分享了大模型微调的经验与技巧，包括指令微调、任务层设计、样本质量评估及微调方法选择等。作者指出高质量样本比数量更重要，并建议在资源充足时采用全参数微调（SFT）。文章还介绍了三阶段训练模式（预训练、SFT、RLHF）的实践应用，为领域微调提供了实用建议。欢迎技术爱好者交流探讨。

本文即将推荐几本适合AI大模型开发的书籍，这些书籍涵盖了从基础理论到实际操作的各个方面。不论你是刚刚入门的初学者，还是希望深入了解并应用AI大模型的开发者，这些书籍都将为你提供宝贵的知识与实用的技巧，助你在这个快速发展的领域中取得突破。乘风破浪。1 《基于GPT-3,ChatGPT,GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》主要内容了解用于解决复杂语言问题的新技术。将GPT-3与T5、

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种通过从外部来源检索相关信息来改进LLM输出的方法。RAG系统使用向量相似性等技术搜索信息片段，并将这些数据用于生成响应。该方法在查询特定或个人数据库时尤为适用。

《2025年全球AI编程市场洞察研究报告》由亿欧智库倾力打造，深度剖析AI编程领域发展现状与趋势。报告涵盖行业背景、工具分类、商业模式、市场趋势等多维度内容，评估主流工具表现，分析代表产品优势劣势，为从业者、企业及投资者提供全方位市场洞察，助力把握AI编程发展机遇。

无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。现如今大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，下面是我整理好的一套完整的学习路线，希望能够帮助到你们学习A

本地知识库说白了就是资料库的一种，比如说你们公司的技术档案，销售记录，公司的规章制度等都属于本地知识库的范围；本地知识库的作用是把一个组织内部的资料梳理出来方便大家使用。所以，本地知识库的本质是资料库；而这个资料库可以有多种不同的组织形式，比如以文档，书籍，或者网页，视频，甚至是会议记录等形式存在，也可能是多种形式的混合。而向量数据库是一种存储数据的方式，只不过由于大模型的出现，导致基于以前的字符