AI大模型分布式训练技术是解决单机资源不足、提升训练效率的核心手段。

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将Agent或 LLM 与函数调用一起使用时，命中准确率在很大程度上依赖于工具名称（Function Name）和参数的描述（工具用途）;优化它们可提升 LLM 调用这些工具的准确率。

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重排序就是在初始检索（Initial Retrieval）得到的一批候选文档（通常是 Top-k）中，再进行一次更精细的排序，以便把最相关的内容排在最前面。

LlamaIndex 是一个用于LLM 应用程序的数据框架，用于注入，结构化，并访问私有或特定领域数据，专门为 大语言模型（LLM） 提供 外部数据接入 的能力。

LLaMA Factory的源码里默认提供了很多种可直接训练的数据集，在data目录下。我们就拿identity.json身份认知训练集来做微调。

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通过拖拽、连线，像搭积木一样就能构建一个复杂的AI应用——这种“可视化工作流”的方式，让无数人高呼“AI开发的门槛又双叒叕降低了！”

随着大模型技术的发展，我们已经具备了开发完整 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）应用的技术能力。