RAG系统中文档切分是提升检索精度的关键环节。本文介绍了三种主流切分方法：固定长度切分（简单易用）、语义切分（保留完整语义）和混合切分（推荐通用方案），并提供了优化技巧如设置合理片段长度、保留重叠部分等。通过适配文档类型、保持语义完整和调整参数，可显著提升RAG系统的检索效果。新手可从混合切分入手，结合200-500字片段和10%-20%重叠长度的配置快速实现优化。

摘要： 本文介绍如何通过无代码平台实现PPO算法对大模型（如LLaMA-3）的强化学习微调，优化模型输出风格（如简洁口语化）。步骤包括：1）选择预训练基础模型；2）标注人类偏好数据（100-500条）；3）训练奖励模型（RM）；4）PPO策略微调（默认参数即可）；5）效果验证与迭代。全程无需编程或本地GPU，仅需在线平台（如LLaMA Factory）即可完成，适合零基础用户快速落地。关键点在于清

摘要：本文介绍了检索增强生成（RAG）技术的入门实践，指导零基础开发者搭建个人知识库问答系统。文章详细解析了基础型RAG的四个核心流程：数据预处理、向量数据库、检索模块和生成模块，并提供了工具选择、硬件要求和环境搭建指南。通过六个实操步骤，从知识库准备到系统测试，演示了如何用轻量级工具Chroma和Sentence-BERT快速实现问答功能。文中还针对常见问题提供解决方案，并推荐低代码平台LLaM

本文全面解析大模型微调框架选型与使用，重点推荐LLaMA-Factory作为首选框架。通过对比主流框架特点，指出LLaMA-Factory兼具易用性、功能完整性和灵活性，支持多种微调方法、多任务适配和量化训练。文章提供详细选型指南，建议根据任务类型、模型规模和硬件条件选择框架，并以LLaMA-38B微调为例，展示从环境搭建到部署的全流程操作。最后展望未来框架将向全栈化、智能化和低代码化发展，强调掌

大语言模型的出现，让机器理解和生成人类语言的能力达到了新高度。但通用大模型就像一把 “万能钥匙”，虽然能打开很多门，却在面对特定场景时显得力不从心。比如让通用模型写一份医疗诊断报告，它可能会出现专业术语错误；让它处理电商售后问题，又无法精准匹配平台的话术规范。大模型微调应用正是解决这一问题的关键，它能让通用模型在垂直领域 “精准发力”，成为各行各业的专属助手。

摘要：微调技术(Fine-tuning)是让通用AI模型适配特定场景的关键方法，通过少量领域数据对预训练模型进行二次训练，使其具备专业能力。相比从头训练，微调具有数据量小(数千条)、计算成本低(单卡GPU)、时间短(几小时)等优势。主流方法包括全量微调、冻结层微调和轻量化微调(LoRA/QLoRA)，其中LoRA仅需调整少量参数，是个人开发者的首选。实践案例显示，电商评论情感分析任务经微调后准确率

本文对比了Llama3、Qwen2.5、Mistral三款开源大模型的中文微调表现。实验采用统一任务和参数设置，结果显示：Qwen2.5在中文任务上表现最优，微调后准确率最高；Mistral显存占用最低，推理速度最快；Llama3英文能力强但中文支持较弱。建议中文开发者优先选择Qwen2.5，低算力用户考虑Mistral，英文任务可选Llama3。未来开源模型将朝着轻量化、自动化方向发展，选对合适