基于一台 MacBook 搭建部署的架构设计如下图，在这套架构设计中，我们采用了实力排上游、并且对企业和学术都友好的国产开源大模型 ChatGLM3-6B。

本文分享企业级RAG系统实践经验，从三个方面展开：实践流程架构及特点、理论依据、实践总结与展望。通过从Naive RAG到Agentic RAG的演进路径，探索如何构建真正赋能企业的知识型AI应用。

接着他又提出了一个问题，有没有通过分块技术能减少这类问题的发生？我说你也可以试试最近新提出的一种分块策略：Agentic Chunking.

这不是一篇“速读”文章，但如果你能读到最后，作为一名 AI 从业者，你将掌握对 LLM 进行 Finetuning 所需的全部核心知识。

别再看论文了！一张图+大白话，讲透Transformer，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

Chroma 是一款开源的向量数据库，专为高效存储和检索高维向量数据设计。其核心能力在于语义相似性搜索，支持文本、图像等嵌入向量的快速匹配，广泛应用于大模型上下文增强（RAG）、推荐系统、多模态检索等场景。

AI Agent是LLM驱动的“智能体”，能自主决策、调用工具、分步完成任务，适合处理复杂推理和多轮交互；LlamaIndex使用Workflow来开发智能体Agent 。

One Small Step是一个技术科普教程项目，专注于解释有趣且前沿的技术概念和原理。项目中的每篇文章都设计为在5分钟内阅读完成，适合对新技术感兴趣的读者快速入门。

本章节我们通过一个示例讲解如何设计和实现一个基于大语言模型（LLM）的聊天机器人。这个聊天机器人能够进行对话，并且记住之前与聊天模型的交互内容。

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