今天我们先在之前几篇文章讨论BERT做文本分类的基础上，来介绍一下第二种方法：大模型微调（LLM Fine-tuning）。

RAG 的核心价值，是让 AI 从 “瞎编乱造” 变成 “有据可依”。而 Graph RAG 和 Agentic RAG 则是在这个基础上，让 AI 从 “找信息” 升级到 “懂逻辑”“会思考”。

随着大模型技术的不断发展，这种在消费级硬件上进行特定任务微调的模式，将极大地推动AI技术在各行各业的实际应用落地。

本文将聚焦于利用图形化、模块化的低代码平台搭建智能体，来将我们的重心从“实现细节”转向“业务逻辑”，分析低代码平台之间的区别并给出选型建议。

大模型时代，向量数据库成了AI应用的“记忆中枢”。从智能客服到个性化推荐，语义搜索的背后，都是它在高效匹配高维向量。

今天就掏心窝子跟大家聊聊这事——普通Java开发者转大模型，真不用从零开始，更不用丢了咱们吃饭的Java本事。相反，你的Java功底，才是转型最稳的底气。

今天，就为大家带来一份专为Java开发者定制的3个月大模型Agent开发转型计划，从基础入门到企业级部署，全程干货拉满，帮你平稳过渡，实现技能升级！

Java 后端接入大模型 API 遇到的问题

HR 亲口说：“我们面大模型岗，最关心的是能不能把需求变成代码，而不是学历证书。”

高德扫街的大模型应用开发Java岗位 VS 另一大厂的offer，两者薪资都不差，福利都拉满，网友很纠结怎么选。