本期内容就从知识库原理出发，聊聊 AI 知识库的技术局限性，还会介绍加入重排序模型、数据库 MCP Server、使用超大上下文模型等进阶方案。

Llama3.2作为Llama3.1的替代品，它是经过优化的，速度、准确性提高，特别擅长图像标题、视觉问答，甚至图像文本检索。

DeepResearch（深度研究）是人工智能驱动的研究范式革新，依托大语言模型（LLM）、信息检索与自动化推理技术，旨在系统化地自动化和增强研究流程。

Ollama 是一个轻量级的模型管理工具，可以方便地管理和运行大语言模型。它支持多种模型，包括 Llama3，并且可以通过简单的命令行操作进行部署和运行。

别担心！今天给大家带来一份超实用的“上下文工程速查指南”！ 赶紧收藏起来，免得以后需要的时候就找不到了！

AI大模型基础概念扫盲：RAG，Agent，AGI，MCP ......

本书详细阐述了Transformer模型的四个关键阶段：预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习，包括每个阶段的关键算法、数据处理方法、挑战和实践经验。

我们让 Agent 从“读文件” → “知识问答” 。今天，我们继续升级 —— 让 Agent 不仅能执行，还能自主规划任务。

大型语言模型（LLMs），如GPT系列，正以前所未有的速度渗透到现代社会的各个层面，深刻改变着信息获取、内容创作、人机交互乃至科学研究的方式。从智能客服、机器翻译、文本摘要，到代码生成、个性化推荐、创意写作，大模型的应用场景日益广泛。它们能够理解和生成自然语言，执行复杂的推理任务，并在特定领域展现出惊人的能力。企业利用大模型提升运营效率、优化客户体验、驱动产品创新；个人则借助大模型辅助学习、激发灵

三个月前，我在 Github 上开源的一个 RAG 练手项目，目前已经有了 327 个 star，总共解决了 22 个 issues。结合过去几个月的项目实践，我重新对项目做了轻量化重构，降低资源消耗与部署门槛。