简单说，大模型是一种超级聪明的 “AI 大脑”。它就像一个学了海量知识的学霸，能理解人类语言，还能根据输入的信息给出靠谱的回应。比如你问它 “怎么做番茄炒蛋”，它会一步一步教你；让它写一封请假条，分分钟就能搞定。和我们平时用的计算器、美图软件不同，大模型不是只能做单一任务，而是像人类一样 “懂很多事”，这也是它被称为 “通用人工智能雏形” 的原因。

AI大模型中的Agents正在重塑人机交互范式，从简单问答升级为全流程任务执行。开发者需重点关注工具链设计、记忆管理、多模态融合等核心技术，同时在安全与伦理框架下探索创新应用。未来三年，Agents将成为企业数字化转型的关键基础设施，率先掌握这一技术的团队将获得显著竞争优势。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

电商平台涌动着千万订单，支付网关处理着海量交易请求，用户账户里存储着个人信息和资金余额，企业服务器承载着核心业务数据和商业秘密……每逢“双十一”、“黑五”等购物狂欢季，或是重大活动期间，我们总能看到“某平台数据泄露”、“某公司遭勒索攻击”、“用户账户被盗刷”等新闻冲上热搜……这些集中爆发的在线活动，往往成为黑客发动攻击的“黄金窗口期”。当交易量和用户活跃度达到顶峰时，网络攻击的强度和复杂度也呈几何

这10种RAG变体代表了检索增强生成领域的最新进展。它们解决了AI系统在处理复杂任务时的精确性、速度和上下文理解等问题。随着RAG技术的不断演进，开发者可以根据需求选择合适的变体，应用于不同的领域和场景，解锁AI技术的新潜力。通过Zilliz Cloud的托管Milvus服务，开发者可以轻松地部署这些先进的RAG变体，推动AI技术的发展，助力各行业创造更加智能和高效的系统。

Mem0 是专为现代 AI Agent设计的Memory。它为AI Agent提供Memory，使其能够在交互过程中记忆、学习和进化。Mem0可轻松集成到您的Anget中，并从Demo发展到生产系统。

本文介绍大模型微调方法中的QLoRA。QLoRA由华盛顿大学UW NLP小组的成员于2023年提出发，旨在进一步降低微调大模型的微调成本，因为对于上百亿参数量的模型，LoRA微调的成本还是很高。模型介绍上图为QLoRA的训练过程图，QLoRA更多的是在工程上进行了量化和优化，从图中可知，主要有4个部分的改进：QLORA：是一种优化的4-bit量化数据类型，专为正态分布权重设计，通过结合低精度存储和

在构建高效的大语言模型（LLM）应用时，数据分块是至关重要的预处理步骤。通过将大型数据文件智能分割为适当大小的片段，我们能够为LLM精准提供执行特定任务所需的信息量 - 既不会因信息过载而影响性能，也不会因信息不足而降低输出质量。为了方便大家更好了解RAG的分块，将分块策略进行一些回顾和总结。

上下文工程致力于构建灵活可变的系统，通过精准匹配信息格式，为大语言模型（LLM）供给有效的信息与工具资源，从而助力其顺利达成任务目标。上下文工程可视为一套完整的系统解决方案。随着智能体应用场景日趋复杂，其上下文信息来源愈发多元，既包含开发者构建的基础框架、用户动态输入，也涵盖历史交互痕迹、工具运行结果及第三方数据等。若想实现这些信息的有序整合与高效利用，必然需要一套复杂且专业的系统支撑。上下文工程

精准提取目标结构化信息；将提取结果与原始文本关联，确保可追溯；支持批量处理大量文档；生成可视化界面，方便审查核对；可在你选择的任意模型上运行；通过几个示例就能学习你的提取模式；无需从零开始搭建完整的信息提取管道。

问题改写是 RAG 系统中不可或缺的“桥梁”技术，它连接了“用户语言”与“知识库语言”，显著提升了检索的相关性和系统整体性能。掌握并合理应用问题改写方法，是构建高效、智能 RAG 应用的关键一步。