大模型领域的术语太多？别慌！今天一次性拆解最核心的“黑话”，从基础概念到进阶知识，不管你是新手还是想深入了解的人，都能有所收获。

结合AI大模型的本地知识库搭建方法总结，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

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本教程将从 RAG 基本流程出发，逐步讲解多轮对话优化、各环节改进策略，帮助你掌握 RAG 应用的构建与优化方法。

Ollama和vLLM作为当下备受瞩目的大模型部署工具，以其独特的技术优势和便捷的使用方式，吸引了众多开发者和企业的目光。

AI Services就是对ChatModel的封装，它不仅帮我们格式化输入、解析输出，还提供了会话记忆、工具调用、RAG等高级功能，大大提升了开发效率。

在大模型应用落地的浪潮中，“提示词（Prompt）”始终是连接人类需求与AI能力的核心桥梁。但多数人对其的认知仍停留在“给AI的一句话指令”，却忽略了它背后承载的技术价值

由于LLM会产生幻觉，知识的实时性不够，私域知识表现不好，所以出现了"检索增强生成技术"RAG。

一款面向企业、高校及政务部门的开源知识库AI问答系统，基于先进的大语言模型（LLM）技术架构，融合检索增强生成（RAG）与GraphRAG知识图谱构建技术，为组织机构提供开箱即用的智能化知识管理解决方案。

结合记忆层提供的用户历史数据、过往执行记录，将复杂目标拆解为 “单一动作、明确输入输出” 的原子子任务，按 “依赖前置” 原则定义执行顺序（如 “先获身份证再预订”），同时融入记忆数据（如 “优先选择用户上次住过的酒店品牌”），确保子任务更贴合用户需求，可直接匹配工具。