本文提供了Python微调LLM的完整指南，使用Unsloth工具和Google Colab，以Phi-3 Mini为基础模型，通过LoRA技术高效微调。详细介绍了从数据收集、模型加载、训练到通过Ollama在本地运行的九大步骤，帮助开发者将通用大模型转变为领域专家，实现隐私安全、定制化的本地AI应用。

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本文详解LangChain和LangGraph在大模型提示工程中的应用，涵盖基础模板、智能链构建、高级编排、AI代理打造、生产实践及实际应用。通过实战案例展示如何创建客服机器人、内容生成工具和数据分析助手等AI应用，帮助开发者掌握构建复杂推理智能代理的关键技术。

文章阐述了开发大模型Agent前必须从两个维度进行分析：问题本质（战略层面，关注核心目标、输入输出、约束规则和环境状态）和问题复杂度（战术层面，关注状态空间、动态性、规划深度等）。这两个维度分别指导"做正确的事"和"正确地做事"，影响技术选型、数据策略、评估指标、人机协同设计和范围定义等开发决策，确保资源高效利用，交付有价值的产品。

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今天，让我们深入剖析RAG技术的方方面面，从基础概念到高级优化，从理论原理到实战案例，帮你构建真正可用的企业级AI知识系统。

近年来，大语言模型（LLMs）如 GPT、LLaMA、BERT 等已经成为人工智能领域的核心驱动力。然而，如何高效地运行和优化这些模型，成为了开发者和研究者面临的重要挑战。为此，一系列专为大语言模型设计的引擎应运而生。本文将带你深入了解 Transformers、vLLM、Llama.cpp、SGLang、MLX 和 Ollama 这些引擎，帮助你找到最适合的工具，释放大语言模型的全部潜力！

如果将 MCP 视为 AI 智能体的“工具箱”，那么 Agent2Agent (A2A) 协议就是促进 AI 智能体之间“相互协作”的沟通语言。这两种协议的结合正在重新塑造 AI 智能体的合作方式，从独立作业转变为团队合作。

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