本文详细介绍RAG（检索增强生成）系统，通过手把手教学解决大模型知识冻结和幻觉问题。文章从RAG原理出发，详解数据准备、检索工程和结果生成三大阶段，提供开源技术栈实战代码，并讨论系统局限性。强调在AI项目中，80%时间应投入数据工程和检索策略优化，确保大模型能基于准确资料生成可靠回答。

大模型正从"智力内卷"转向"基础设施交接"，通过MCP协议实现与物理世界的连接。MCP作为"万能USB接口"，经历了从只读到工具调用再到感官流打通的进化，使大模型拥有了"手"、"眼"、"耳"。这种架构逆转让大模型成为客户端，物理设备成为服务端，实现"专家会诊"模式。未来，App将弱化为底层接口，人类通过Agent直接调度后端能力，大模型的终点是真正"连接世界"。

本文详解RAG系统中分块(Chunking)策略这一关键环节，解析了7种主流分块方法：固定大小、语义、递归、文档、智能体、句子和段落分块。文章指出不存在"万能"策略，建议从512 tokens搭配10-15%重叠率开始，通过调试参数优化，优先考虑递归分块和句子分块。正确选择分块策略能显著提升RAG系统检索准确性和生成质量，是构建高效大模型应用的重要基础。

本文探讨低代码平台Dify与专业编排框架LangGraph的融合，介绍LangGraph核心特性如持久化执行、人机交互等，以及"编排代码化，实现可视化"的集成思想。通过对话分析多智能体系统实战案例，展示这种融合如何提升开发效率、编排灵活性和系统可靠性，为AI应用开发提供全新路径。

文章全面分析了AI Agent的定义、能力水平划分（L0-L5）、模态分类和应用场景。重点探讨了Agent的核心架构、Plan模块（任务分解、反思和提炼）以及评测体系，并对多个开源项目（Dify、langflow、MetaGPT等）进行了深度评测。指出当前Agent项目主要集中在流程编排阶段（L2），未来将朝着多模态、个性化和群体智能方向发展，为开发者提供了全面的Agent开发参考。

本文介绍了LangChain框架在大模型应用开发中的应用。LangChain是由哈佛大学发起的开源框架，可用于开发智能体、问答系统等。文章比较了多种LLM开发框架，并详细阐述了基于RAG和Agent两种架构的开发方法。同时介绍了大模型应用开发的四大场景：纯Prompt、Agent+Function Calling、RAG和Fine-tuning，并提供了选择建议。最后讲解了LangChain的核心

MCP全称模型上下文协议（Model Context Protocol），是由 Anthropic （Claude 模型的主体公司）在 2024 年 11 月 推出并开源的一项创新标准，旨在让大语言模型能够无缝连接至第三方的数据源。

4、推荐模型：推荐模型是一种个性化推荐领域的深度学习模型，可以根据用户的历史行为和偏好，推荐相关的内容和服务。1、语言模型：语言模型是一种自然语言处理领域的深度学习模型，通过语言模型的应用，可以实现机器翻译、文本摘要、问答系统、情感分析等功能。同时，我们也需要关注大模型带来的挑战，并努力解决这些问题，以确保大模型的发展和应用符合伦理和社会的期望。3、语音识别模型：语音识别模型是一种语音信号处理领域

数据清洗是大模型训练过程中不可或缺的一环。通过合理的数据清洗方法，可以有效提升数据质量，从而为模型的高性能奠定基础。在实际应用中，数据清洗需要结合具体场景和需求，灵活选择合适的方法和工具。随着技术的进步，自动化数据清洗工具和智能化清洗算法将进一步提高数据清洗的效率和准确性，为大模型的发展提供更强有力的支持。

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