本文详解了大模型分词器的特殊token添加方法，实现SimpleTokenizerV2处理未知单词。介绍了字节对编码(BPE)算法原理及tiktoken库应用，展示了如何通过滑动窗口采样、词嵌入和位置编码将文本转化为适合LLM输入的向量表示。这些预处理步骤对构建高效大语言模型至关重要。

本文详细剖析了RAG系统中22种分块策略，从基础(按换行符、定长、滑动窗口)到高级(基于文档层级、关键词、实体、主题等)方法。作者强调分块是决定RAG系统成败的关键因素，不同数据类型和场景需采用不同策略，旨在帮助AI工程师解决检索增强生成中的痛点，提升系统准确性和回答质量，避免模型"幻觉"问题。

本文详细介绍如何使用LangChain框架开发AI Agent，重点阐述三项核心功能：大模型接入、工具决策和任务管理。通过构建自然语言访问SQLite数据库的实例，展示LLM接入、数据库管理、API封装、Tool注册与查找等关键技术实现。项目采用ReAct循环架构，支持智能推理和工具选择，确保Agent高效安全运行，适合开发者学习参考。

在 Transformer 结构中，自注意力机制的计算和存储复杂度与序列长度成平方关系，这导致其在长序列建模时消耗大量的显存和计算资源。因此，如何在保证建模能力的前提下优化注意力机制的时空复杂度、提升计算效率，成为大语言模型的重要研究方向。当前的优化思路主要包括两类：一是通过近似注意力降低计算和内存需求，例如稀疏近似和低秩近似方法；二是结合硬件特性，探索更高效的实现方式。

本文介绍如何使用 LangGraph 构建高级 AI 智能体，通过太阳能板节能计算示例展示完整实现。LangGraph 支持循环计算、状态管理和多步任务执行，核心包括状态、节点和边三大概念。文章详细展示了从环境配置到工作流定义的全过程，帮助开发者创建智能、可适应的 AI 系统。

AI Agent是基于大模型的自主系统，能在无人干预下决策执行任务。相比传统大模型问答，Agent具备四大核心能力：信息处理（多模态、结构化输出）、推理规划（思维链、强化学习）、工具使用（Function Calling、MCP协议）、记忆知识（RAG、长短记忆）。随着技术发展，OpenAI等公司已推出Operator、Deep Research等产品，同时LangChain等开发框架助力Agen

本文详细介绍了RAG应用的评估体系与方法，包括评估的必要性（大模型不确定性、知识库动态变化等）、评估依据与指标、完整评估流程，以及针对检索质量和响应质量的专项评估方法。文章提供了基于LlamaIndex的代码实现示例，并介绍了ragas等第三方开源评估工具，为构建稳定、可控的RAG应用提供了全面的评估与运维指导。

本文系统介绍了Prompt工程作为AI产品经理的核心竞争力，详细讲解了Prompt的基本概念(系统提示词与用户提示词)、核心技巧(参考资料、样例、指令的使用)及不同方法(Zero-Shot、One-Shot、Few-Shot)，强调了上下文窗口的重要性，提供了Coze平台实操方法，讨论了模型选型和效果评估，并给出了从模仿开始的实战建议，帮助读者掌握与大模型交互的关键技能。

“ 用AI的人越来越多，但真正会用的人，还是少数。”我相信很多人都已经接触了ChatGPT、Midjourney、Claude、deepseek等AI工具，可为什么有些人能用AI 写出专业文案、商业方案甚至创意广告，而有些人却只能把它们当成一个问答平台？

本文介绍了一种使用知识蒸馏技术优化向量模型BGE-m3的方法。通过将阿里云Qwen3-Embedding-8B（教师模型）的知识蒸馏至参数规模更小的BGE-m3（学生模型），使用KL散度损失函数和软标签提供更精细的监督信号，有效缓解了数据质量有限时的过拟合和灾难性遗忘问题。实验表明，学生在scidocs数据集上MAP@10指标提升10.20%，而在领域外数据集上性能下降仅2.5%，证明该方法能显著