RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强型生成），相信很多小伙伴听到这个名字可能会一头雾水，接下来就跟着小编从RAG概念、RAG分类、RAG基本流程、RAG实践、RAG评估和RAG优化等方向，一起走进RAG的奇妙世界，看看它到底有什么魔力，让它在人工智能领域备受关注！

本文是常用算法的快速浏览入门（扫盲），结合论文+代码，从原理、实现以及实际应用上深入介绍。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种用于在预训练模型基础上进行高效微调（Fine-Tuning）的算法，特别适用于大规模语言模型（LLMs）。LoRA 通过引入低秩矩阵的方式来适应和调整模型参数，从而在保持预训练模型原有能力的同时，显著减

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Agent（智能代理）是一种能够感知环境、自主决策并执行任务的实体（可以是软件、机器人或系统）。它的核心能力在于自动化、智能化和适应性，广泛应用于多个领域。以下是Agent能做的事情，按场景分类说明：

在自然语言生成（NLG）和大规模语言模型推理中，Top-k采样 和 Top-p采样 是两种常用的解码策略，用于控制生成文本的多样性和质量。它们在生成过程中对词汇选择有不同的约束方式，可以通过调整生成过程的随机性来得到更符合需求的输出。接下来，我们将分别介绍这两种采样方法，并讨论它们如何在大模型推理时同时设置。

在寻找优质数据集时，建议先抽取约1000条数据进行初步测试微调，以评估其效果是否符合需求。如果微调后的结果令人满意，再考虑将该数据集作为构建标准数据集的参考依据。在后续构建自己的额外数据集时，应遵循循序渐进的原则。先构建少量数据并进行微调测试，观察效果。只有在确认效果达到预期后，才继续扩充数据集规模。

虽然对于大多数人来讲，由于我们的电脑配置等原因，部署本地大模型并且达到很好的效果是很奢侈的一件事情。但是这并不妨碍我们对其中的流程和原理进行详细的了解读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型

本文对比分析Gemini、GPT-5.1和Claude三大模型官方提示词指南。Gemini提供通用提示工程教科书，强调清晰指令和few-shot示例；GPT-5.1专注Agent与代码，注重系统prompt和工具使用；Claude聚焦长任务与工作流，强调状态管理。三家共识是提示需清晰具体、提供示例和上下文、可迭代优化。普通用户可参考Gemini，工程师开发Agent系统则适合GPT-5.1或Cla

通过数据反馈、模型微调和算法优化，AI大模型问答系统能够不断进化。这使得系统不仅能够适应新兴问题，还能处理日益复杂的用户需求，为用户提供更加智能的服务。