本文系统总结了rag原理，并且针对rag各个组成部分，给出了rag各子模块选择的思路和建议。

llama.cpp 提供了大模型量化的工具，可以将模型参数从 32 位浮点数转换为 16 位浮点数，甚至是 8、4 位整数。截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。训练的过程，实际上就是在寻找模型参数，使得模型的损失函数最小化，推理结果最优化的过程。训练完成之后，模型的参数就固定了，这时候就可以使用模型进行推理，对外提

DeepSeek作为国产顶尖AI大模型，凭借其强大的代码生成、逻辑推理能力，已成为开发者提升效率的利器。本文将详细讲解如何将DeepSeek无缝接入PyCharm，实现代码自动补全、智能问答、单元测试生成等功能，助你解锁AI编程新体验！通过本文，你已掌握PyCharm与DeepSeek深度集成的全流程。无论是日常开发中的代码优化，还是复杂任务的智能辅助，DeepSeek都能显著提升效率。赶紧动手尝

DeepSeek接入Pycharm前几天DeepSeek的充值窗口又悄悄的开放了，这也就意味着我们又可以丝滑的使用DeepSeek的API进行各种辅助性工作了。本文我们来聊聊如何在代码编辑器中使用DeepSeek自动生成代码。注：本文适用于所有的JetBrains开发工具，如Pycharm、Idea等。

以上两种实现MCP服务的方式，都可以学习下，尤其是如果你本身对fastapi比较的熟练，那么可以直接使用fastapi-mcp将服务注册为MCP server!以上代码实现了FastMCP 库来创建一个简单的 MCP 服务器，它提供一个基本的工具（工具名：crawl），用于是实现源代码的获取。使用fastspi-mcp创建一个实例化的mcp_server，将上面的fastapi服务注册为一个mcp

⚠️ 警告：前方长文预警 ⚠️预计阅读时间：约6分钟，相当于你生命的0.000014%如果你使用Cursor已有一段时间，并开始用它处理更复杂的项目，肯定遇到过保持项目进展的挑战。这并非Cursor特有的问题，而是AI辅助编程的共性。小场景容易应对，大场景难度陡增。虽然模型已有长足进步，但在把握全局方面，人类仍更胜一筹。作为使用Cursor（及其他LLM工具）超过一年的开发者，我将分享处理大型项目

企业数据中心机房建设需平衡安全、成本与扩展性，通过标准化设计与智能化管理，可打造高效可靠的数字基础设施。本案例表明，模块化架构与绿色节能技术是未来核心方向。👇👇👇。

在当今快速发展的人工智能领域，大型语言模型（LLMs）已成为推动自然语言处理（NLP）任务的关键力量。这些模型以其强大的理解和生成文本的能力而闻名，但同时也因其对计算资源的高需求而备受关注。vLLM作为一个创新的解决方案，旨在简化LLMs的部署流程，提高效率，降低资源消耗。本文将详细介绍如何利用vLLM部署Qwen2-7B模型，并探讨其在离线推理、API服务以及多卡分布式部署中的应用。vLLM是一

过去几年，大家花很多时间学怎么写好 Prompt，像是在教一个新来的实习生怎么理解你说话。但往后，光会写 Prompt 是不够的。你要学会给 Agent 配好 Skill，通过 MCP 把它接进你的系统，然后知道什么场景该用什么工具——这是从"跟 AI 聊天"到"让 AI 帮你干活"的真正跨越。这 5 个词不是谁替代谁，是一套分工。搞懂分层，才能少踩坑，少花冤枉钱，少被新词绕晕。怎么说话 → 谁来

这一讲主要介绍现在。