AI技术选型指南：RAG、In-Context Learning与Fine-tuning的对比与应用 本文深入分析了三种主流AI技术方案的差异与适用场景： RAG（检索增强生成）：适用于模型能力足够但缺乏背景知识的场景，适合处理动态更新的外部数据，但需注意检索质量和知识库更新问题 In-Context Learning：通过Prompt示例激发模型能力，适合快速验证和小规模应用，但Prompt过长

摘要 大型语言模型(LLM)是能理解和生成人类语言的AI模型，参数量通常达数百亿以上。GPT、LLaMA等国外模型和文心一言等国内模型是典型代表。LLM发展经历了统计学习、深度学习到Transformer架构的演进，模型规模扩大带来了"涌现能力"。常见LLM包括OpenAI的GPT系列（最新GPT-5实现多模态融合）、Anthropic的Claude系列（最新Claude 4.

LangChain 1.0重大更新概述 LangChain 1.0版本进行了全面升级，致力于简化开发流程并提升生产环境的稳定性。主要更新包括： 架构革新：以智能体(Agent)为核心，取代旧版的链式结构，通过统一的create_agent()API简化开发 底层优化：将LangGraph作为底层运行时，继承其状态管理、持久化等生产级能力 关键新特性： 引入中间件机制，支持全流程干预 标准化消息格式

LangChain 1.0重大更新概述 LangChain 1.0版本进行了全面升级，致力于简化开发流程并提升生产环境的稳定性。主要更新包括： 架构革新：以智能体(Agent)为核心，取代旧版的链式结构，通过统一的create_agent()API简化开发 底层优化：将LangGraph作为底层运行时，继承其状态管理、持久化等生产级能力 关键新特性： 引入中间件机制，支持全流程干预 标准化消息格式

摘要：本文探讨了大模型应用中的关键决策问题——何时选择Prompt工程，何时需要微调。研究表明，80%的场景通过Prompt优化+RAG+CoT即可满足需求。微调适用于四种特殊情况：高度专业化领域、Prompt优化已达瓶颈、拥有高质量标注数据或需要低延迟响应。文章提供了五步决策流程：1)判断任务通用性；2)梯度优化Prompt；3)叠加RAG/CoT工具；4)对比不同基座模型；5)评估是否满足微调

摘要：本文探讨了大模型应用中的关键决策问题——何时选择Prompt工程，何时需要微调。研究表明，80%的场景通过Prompt优化+RAG+CoT即可满足需求。微调适用于四种特殊情况：高度专业化领域、Prompt优化已达瓶颈、拥有高质量标注数据或需要低延迟响应。文章提供了五步决策流程：1)判断任务通用性；2)梯度优化Prompt；3)叠加RAG/CoT工具；4)对比不同基座模型；5)评估是否满足微调

这篇技术文章讨论了Agent大模型的核心概念、架构与未来发展。主要内容包括： Agent大模型与传统大模型的差异：具备自主决策、动态规划和闭环交互能力 典型架构五大模块：感知、记忆、规划、行动和反思模块 关键技术实现：工具调用安全性、三种记忆机制（上下文窗口/向量数据库/知识图谱） 性能评估指标：任务完成率、交互效率、鲁棒性等 落地挑战与应对：长任务规划、实时数据依赖、安全性风险等 未来趋势：多模

摘要： 监督微调（SFT）是实现大模型指令遵循能力的核心方法，通过高质量数据微调预训练模型，使其适配特定任务。其关键点在于： 数据质量优先：需注重prompt多样性和合成数据质量，而非盲目追求数据量级，采用IFD/MoDS过滤和聚类优化确保多样性。 训练策略差异：与预训练不同，SFT需屏蔽prompt损失、控制生成终止，并针对多轮对话优化loss计算，避免使用packing策略。 评估闭环：基于3

摘要： 监督微调（SFT）是实现大模型指令遵循能力的核心方法，通过高质量数据微调预训练模型，使其适配特定任务。其关键点在于： 数据质量优先：需注重prompt多样性和合成数据质量，而非盲目追求数据量级，采用IFD/MoDS过滤和聚类优化确保多样性。 训练策略差异：与预训练不同，SFT需屏蔽prompt损失、控制生成终止，并针对多轮对话优化loss计算，避免使用packing策略。 评估闭环：基于3

MCP协议：标准化LLM与外部资源交互 MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic推出的开放标准（2024年11月），旨在规范大型语言模型（LLM）与外部数据/工具的交互方式。采用CS架构，包含Host、Client和Server组件，支持JSON-RPC 2.0消息格式，提供stdio和SSE两种传输方式。核心功能包括： Roots机制：通过URI界定服务器操作