在如今高速发展的人工智能领域，高效地利用大语言模型（LLMs）已经变得越来越重要。但是，利用大语言模型的方式太多了，如果你才刚刚开始接触它，可能会感到不知所措。

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型在各个领域的应用日益广泛。其中，大模型微调作为一种强大的工具，能根据特定任务定制化模型性能，尤其在自然语言处理（NLP）中，文旅对话和知识库构建是重要的应用场景。本篇文章将带你走进AI大模型微调实战训练营，深入了解微调的过程，以及如何通过微调优化文旅对话模型和构建知识库。

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检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）是一种强大的工具，它通过将企业外部知识整合到生成过程中，增强了大语言模型（LLM）的性能。

大家好！最近，我在 GitHub 上发现了一个非常实用的开源项目——LangBot，它是一个高稳定、支持扩展、多模态的大模型原生即时通信机器人平台。如果你是开发者、内容创作者，或者对 AI 领域感兴趣，这个项目绝对值得关注！

在本博客中，我将解决这些挑战，更重要的是，我们将深入研究提高RAG性能的解决方案，使其可用于生产环境。

本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程，旨在基于阿里云服务器，结合个人知识库助手项目，通过一个课程完成大模型开发的重点入门

AI大模型技术全面解析，从大模型的概念，技术，应用和挑战多个方面介绍大模型

2023 年以来，RAG 已成为基于大模型的人工智能系统中应用最为广泛的架构之一。因此对 RAG 应用的性能、检索效率、准确性的研究成为核心问题。