这些模型通过在大规模数据集上进行训练，能够学到丰富的数据表示和模式，从而在各种任务上表现出色，如文本生成，语言理解，图像识别等。

2025年，中国企业级AI Agent市场正以120%的年复合增长率狂飙突进，规模预计突破232亿元！从智能客服到数据分析，从央企到中小企业，AI Agent正在重塑商业逻辑。这份《2025年中国企业级AI Agent应用实践研究报告》揭示的核心趋势，值得每一个关注AI商业化的人深度阅读。

本文系统梳理了大模型关键技术，涵盖Transformer与MoE混合专家架构、5种高效微调技术（LoRA系列）、RAG向智能体化演进、5种智能体设计模式、文本分块策略以及智能体系统分级。其中，Transformer提供基础架构，MoE实现稀疏化扩展；LoRA类技术平衡参数效率与计算开销；Agentic RAG通过动态决策提升复杂任务处理能力；智能体模式覆盖从反思到多智能体协作；分块策略针对不同场景

在2025年的今天，人工智能已不再是科幻小说中的幻想，而是深刻改变着各行各业的技术浪潮。从智能客服到自动驾驶，从内容生成到医疗诊断，大模型（Large Language Models, LLMs）正以前所未有的速度重塑软件开发的边界。作为一名深耕Java领域多年的程序员，你是否曾思考过：当传统企业级应用开发趋于成熟，我的技术生涯下一步该走向何方？答案或许就藏在“大模型开发”这片充满机遇的新蓝海中。

本文探讨了AI技术对程序员的影响和应对策略。作者指出抵抗AI变革徒劳无功，程序员需从"写代码者"转变为"解决问题者"。AI作为放大器会拉大能力差距，但同时也降低了技术门槛。程序员应重塑技能，关注AI不擅长的领域（如产品思维、商业意识），保持学习能力和思考习惯。AI不是威胁而是机会，能让程序员专注于更有创造性的工作，实现从"写代码"到"创造价值"的转变。

本文探讨了测试工程师在优化RAG（检索增强生成）系统检索模块中的关键作用。文章指出，检索模块的优化目标包括提升准确性（减少答非所问）、完整性（避免遗漏关键信息）和响应速度。测试工程师可以从五个方向进行优化：1）评估不同向量化模型的质量；2）优化文档分块策略；3）调优检索参数；4）验证混合检索效果；5）确保知识库更新一致性。文章强调通过建立评测基线、自动化回归评估和性能语义联合验证等方法，使优化过程

我们或多或少都听说LLM大模型是先“训练”出来，然后再用于“推理”，那怎么理解这个“训练”过程？是不是经常听说行业性场景中要使用垂域大模型，比通用大模型效果会更好，然后都说垂域大模型是“微调”出来的，那么什么是“微调”？和上面说的“训练”是什么关系？

在大模型时代，越来越多的企业和个人开发者都在尝试构建属于自己的智能体（AI Agent）。但当你真的开始动手，就会发现“一个能跑起来的Agent”与“一个能稳定落地、可持续演化的Agent系统”，完全是两个层级的事情。

Dify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和LLM Ops的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式AI应用。即使你是非技术人员，也能参与到AI应用的定义和数据运营过程中。Dify内置了构建LLM应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的Prompt编排界面、高质量的RAG引擎、稳健的Agent框架、灵活的流程编排，并

检索增强生成（RAG）通过结合检索模块与生成模型提升大模型输出质量。文章系统介绍了RAG工作流程的四大核心模块：文档块切分（多粒度切分、语义切分等）、文本嵌入模型（微调、动态表征）、提示工程（模板优化、改写）以及大模型迭代（微调、量化训练）。同时提出架构优化策略，如元数据过滤、重排序减少冗余文档块。文末还提供了包含640份行业报告、学习视频等资料的LLM大模型资源包，助力开发者系统掌握RAG技术。