主要贡献ReAct框架通过将推理和行动相结合，使模型能够与外部环境交互，获取实时信息，有效减少了模型幻觉问题。Reflexion框架在ReAct基础上增加了评估和反思机制，形成了完整的"感知-行动-评估-学习"闭环，使模型能够从错误中学习并持续优化。两者的结合充分发挥了各自优势，既保证了即时响应能力，又具备了长期学习和优化的潜力。应用前景智能助手：构建更智能的个人和企业助手，能够处理复杂的多步骤任

这两年，大模型彻底打破了实验室的壁垒，从高冷的前沿研究成果，走进了每一位程序员、学生、职场转行者的日常工作与学习聊天框，甚至成为了很多人规划职业方向、突破职业瓶颈的核心关键词。尤其是对于程序员而言，大模型不仅是新的技术风口，更是提升自身竞争力、避开35岁危机的重要突破口。大模型到底怎么转？适合哪些人入门？新手小白/程序员有哪些高性价比学习教程？入行前必避哪些坑？如何快速实现从0到1落地？文章篇幅不

文档提供了通过和对接的方式，并强调：被装饰过的EmbeddingFunc不能再二次嵌套包装除了LightRAG本体，仓库列出了同生态的三个方向型项目（各有所长）：1）主打“一体化多模态RAG”，面向文本、图片、表格、公式等混合内容的解析与检索增强；适合你要做“读PDF与复杂文档”的知识库。2）面向“超长上下文视频理解”的RAG系统；当你的知识来源是会议录像、课程视频、长视频资料库时，视频切分+检索

作为深耕技术圈十余年、常年紧盯职场风向的老码农，我一直保持着一个提升职业敏感度的小习惯——每隔一段时间就泡在Boss直聘、智联等招聘平台，专门深挖大模型相关岗位的招聘动态和薪资水平。每次点开薪资详情，都忍不住直呼：这薪资梯队也太诱人了，真有种穿越回十年前互联网风口期，想一头扎进大模型赛道深耕的冲动！要知道，这种“起步即高薪”“入门赛资深”的待遇，对任何靠技术吃饭的人来说都是无法拒绝的诱惑，尤其是在

RAG通过结合检索与生成技术，依赖其高效检索算法、多模态融合能力及系统级优化，解决了基础大模型在企业内部应用的局限性，例如通过RAG技术对接企业内部知识库，支持知识动态更新与实时交互，显著降低了大模型的幻觉风险，无需微调训练模型，低成本适配企业垂直领域的应用场景，在数据安全与可控性方面，可加入权限控制逻辑，确保敏感信息仅在授权范围内使用，同时通过引用标注实现可追溯性。

经历去年的“百模大战”之后，业内已经认识到，今年应该推动大模型进入“应用落地元年”。正如百度创始人李彦宏在2024年世界人工智能大会（WAIC）上再次强调的：“百模大战”造成极大的算力浪费，没有应用，光有基础模型，不管是开源还是闭源，都一文不值。“过去一段时间，行业正逐步从卷模型到卷应用，企业和用户从关注哪些模型最强，到关注哪些模型能够在自己的场景里用起来，以及到底能够带来什么样的实际价值。”李彦

‌是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的“大参数”模型，这些模型通常具有高度的通用性和泛化能力，可以应用于自然语言处理、图像识别、语音识别等领域。AI大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，凝聚了大数据内在精华的“隐式知识库”，能够在不进行微调或少量微调的情况下完成多场景任务，具有强大的处理能力和泛化能力。‌AI大模型通常具有以下特点：‌‌：大模型拥有数十亿甚至上千亿的参数，这使得它们

随着人工智能(AI)技术的兴起，大模型成为从信息化走向数智化的重要驱动力。虽然基于大算力支持和超大规模语言数据作为训练样本的大模型技术能够支持自动文摘、机器翻译等基础通用任务，但在医疗、金融等专业领域中，由于缺乏行业知识，无法满足定制化、精细化和行业化的需求。因此，需要基础大模型提供方与垂直行业的企业合作，共同开发行业大模型。例如，百度的“文心一言”大模型就与汽车、能源、医疗、金融等11个行业的企

报告介绍了AI在各行业如金融、制造、医疗等的广泛应用，强调其重要性。接着详细阐述了AI的基础知识，包括机器学习的训练及推理过程、AI三要素（数据、算法、算力）等。通过房价预测的“Hello world”样例，让读者直观理解AI的实现原理。书中还深入讲解了深度学习及神经网络，从神经网络的由来、激活函数、卷积操作等基础知识，到构建CNN模型的实践，帮助读者逐步掌握深度学习的核心技术。在AIGC及大模型

什么是上下文工程上下文工程是指构建动态系统，以合适的格式为大语言模型（LLM）提供正确的信息和工具，从而让LLM能够合理地完成任务。上下文不仅指你发送给 LLM 的单一提示词（prompt），更应该被视为模型在生成响应前所看到的一切信息。上下文工程就是如何将合适的信息填充到有限的上下文里的艺术和科学。