2024年，AI能力不断进化，各类AI应用也遍地开花，理解语义、生成高质量文本内容已成常态，AI情感陪伴与人类“共情”，AI助手为几百页英文判决做摘要，视频生成模型的高歌猛进使得AI闯入电影制作领域……如果说2023年是百模大战、千模大战，那2024年则是应用之战，新一代的AI技术正在开始进入普通人的工作与生活。大模型的出现，成了AI第三次浪潮的新拐点。正值热议之际，“看过去七、八十年，每一次新的

大规模语言模型（LLM）是一种具有数百亿以上参数的深度神经网络，通常通过自监督学习在大量无标注文本上进行训练。自2018年以来，多个公司和研究机构，如Google、OpenAI、Meta、百度、华为等，发布了多种模型（如BERT、GPT等），并在各种自然语言处理任务中表现出色。2019年以后，大型语言模型快速发展，尤其是2022年11月发布的ChatGPT，引起了全球广泛关注。大规模语言模型不仅可

最终选择应基于团队的技术能力、项目需求复杂度和长期维护考虑。对于初创企业和个人开发者，Coze和n8n的零代码特性可以快速验证想法；对于企业级应用，Dify和LangChain提供了更好的扩展性和稳定性；对于科研项目，AutoGen和CrewAI则提供了更灵活的协作机制。

本文详细解析LlamaIndex框架核心概念，包括Document、Node、Index、Query Engine、Retriever和Response Synthesis等组件，通过代码示例展示如何构建本地RAG系统，解决大模型幻觉问题。文章基于本地嵌入模型和Qwen大模型实战，实现从文档加载到智能问答的完整流程，适合个人开发者和中小企业落地应用。

李开复预测2025年AI Agent将结合大模型技术，颠覆传统企业形态，使个人开发者能够通过AI技术实现过去需要整个团队才能完成的工作，迎来"一人独角兽"时代。这将彻底改变编程开发的范式，为程序员提供新的创业机会和发展路径。

前言Android确实不是当年盛况，已经不再像前几年前那么火爆。一个新行业如果经历过盛极一时，那么必然有这样的一条曲线，像我们学的正弦曲线先急速上升，然后到达顶点，然后再下降，最后再趋近一个平稳的值。那么这一两年就已经是在一个饱和值之间浮动，因此在这样的形式下，可能对于个人开发者相应的要求就要高一些。以前是只要你会Android四大组件的都是个香饽饽，那样的时代已经过去了，随着人机交互的体验要求，

EmbeddingGemma代表了设备端AI嵌入模型的重大突破。它成功地在模型大小、性能和功能性之间找到了理想的平衡点，为开发者提供了一个强大而灵活的工具来构建隐私保护、低延迟的AI应用。•轻量高效：308M参数，<200MB内存占用•性能卓越：5亿参数以下模型MTEB排名第一•隐私友好：完全本地化处理，无需云端依赖•易于集成：支持主流AI开发框架和工具•灵活可扩展：支持多种部署方式和微调选项。

一个简单的 RAG 由一个检索组件（通常由嵌入模型和向量数据库组成）和一个生成组件（一个LLM）构成。在推理时，用户查询的问题在索引文档中进行相似性搜索，检索出与问题最相似的文档，并为LLM提供额外的上下文。它通过整合外部知识源来增强传统的大语言模型 (LLM)，使LLM能够访问和利用除初始训练数据之外的其他大量信息。可以将 RAG 想象为一位学者，除了拥有自己的知识外，还可以即时访问到一座全面的

大模型作为新兴领域，不断地冒出来新的专有术语和新的概念，让大家觉得很神秘，捉摸不透。但是，本次分享最主要就是大模型的基本范式，通过范式将这些神秘感去除。大模型虽然很厉害，很神秘，但作为使用人员，门槛是非常非常非常低的。

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