文章详解大模型分布式训练三大策略：数据并行、模型并行和混合并行，包括核心逻辑、实操案例和优缺点。对比PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM三大框架配置与性能，介绍FlashAttention-2等前沿技术。提供不同规模团队策略选择和框架建议，助力高效训练大模型。

本文详细探讨了基于大模型的Text2SQL系统在企业应用中的四大挑战：数据准确性、Schema理解、性能成本安全及可解释性，并提出了针对性解决方案。作者分享了达到90%准确率的实战经验，强调RAG检索增强、语义层构建、权限控制及后处理优化等技术的综合应用是实现高准确率Text2SQL系统的关键，指出这不仅是简单Prompt工程，而是需要多种技术深度整合的复杂系统工程。

文章阐述了从提示词到提示词工程再到上下文工程的演变过程，介绍了上下文工程在大模型应用中的核心地位。详细解析了5种上下文编排模式，分析了各自优缺点，并指出上下文工程与经典神经网络结构的相似性。上下文工程涉及上下文的获取、保留、压缩和隔离等问题，是构建高效Agentic AI应用的关键技术，代表了AI架构上思考方式的转变。

“RAG的本质是高效检索，而知识库，向量数据库和知识图谱只是组织数据的一种形式”这两天在之前的一篇关于RAG检索增强的文章中有一个评论，问RAG和知识图谱的区别；这时才发现，原来很多人对RAG技术还没有一个本质的认识，以及与其相关的本地知识库，向量数据库等。所以，今天就来介绍一下上面的这些概念，以及其联系与区别。

生成式AI中常说的token是什么？嵌入（Embeddings）是什么意思？为什么现在的AI具有生成能力？AI是怎么和你进行对话的？为什么都说提示词很重要？为什么同一段提示词，同一个AI模型/工具，多问几次可能得到截然不同的结果？要回答以上这些问题，你需要了解大语言模型（LLM）是如何工作的。知其然，也要知其所以然。

在本教程中，我们将会研究 LangChain 的细节，这是一个利用语言模型开发应用程序的框架。首先，我们会介绍有关语言模型的基本概念，这将对本教程有一定的辅助作用。尽管 LangChain 主要提供了 Python 和 JavaScript/TypeScript 语言的版本，但是也有在 Java 中使用 LangChain 的可选方案。我们将会讨论组成 LangChain 框架的构建基块，然后在

推荐一本全面介绍大语言模型技术的书籍——《大语言模型》，它不仅涵盖了基础原理和关键技术，还展望了技术的未来应用前景。本书主要面向希望系统学习大语言模型技术的读者，将重点突出核心概念与算法，并且配以示例与代码（伪代码）帮助读者理解特定算法的实现逻辑。由于大语言模型技术的快速更迭，本书无法覆盖所有相关内容，旨在梳理最具代表性的基础知识内容，帮助读者更好地了解大语言模型技术的核心知识点，能够快速上手相关

Langchain-Chatchat是一个基于ChatGLM大语言模型与Langchain应用框架实现，开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型的本地知识库问答应用项目。

有人说：“你这客服系统效果咋样？召回率多少？精准率多少？” 我陷入沉思：这测试集得怎么构建呢，怎么能覆盖用户的所有提问……👇来聊聊：在 RAG 智能客服项目中，召回率和精准率到底能不能用，它们评测的是什么，我们又是如何“真正评估”系统效果的？

文章详细解析军事文本数据切片的七种核心策略，包括等长度、自然分段、滑动窗口、语义分割、摘要切片、假设性提问切片和大模型自主语义分割。同时提供文档解析工具库选型指南、复杂格式文档处理策略和切片文档的存储方式，强调高质量数据切片是构建军事智能决策支持系统的基础，直接影响AI在军事场景中的应用效果。