智能体工程是将不稳定的大模型系统转化为生产环境可靠应用的迭代过程，包含构建、测试、上线、观察、优化的循环。成功实施需要产品思维（制定规则）、工程能力（搭建基础设施）和数据科学（持续优化）三种能力配合。与传统软件开发不同，智能体工程将生产环境视为最佳学习场所，通过快速迭代和系统性优化，让AI系统能够处理复杂任务并创造真实商业价值。

提示词工程是大模型应用的核心技术，是用户与大模型交流的桥梁。通过设计优化提示词，可充分释放大模型潜力。其关键在于将大模型视为智能助手，通过明确指令和上下文引导完成任务。提示词工程有ICIO等框架，依赖指示、上下文、例子、输入、输出五大要素，强调通过明确性、简洁性、不断优化提高输出质量，使大模型从工具转变为智能助手。

本篇给大家介绍一下RAGFlow的本地搭建，以下过程基于Ubuntu24，其它Linux系统的搭建方法也基本相同。先来温补一下，RAGFlow是一个基于对文档深入理解的开源 RAG（检索增强生成）引擎。它的作用是可以让用户创建自有知识库，根据设定的参数对知识库中的文件进行切块处理，用户向大模型提问时，RAGFlow先查找自有知识库中的切块内容，接着把查找到的知识库数据输入到对话大模型中再生成答案输

智能体的必要性源于单一AI模型的局限性。无论是GPT还是其他先进的AI模型，它们在处理复杂问题时总会面临边界。当多个智能体协同工作时，不同模型的优势可以相互补充，形成更具灵活性和智能化的系统。智能体不仅封装了提示词和任务，还能通过多个模型编排突破单个模型的局限，通过分工协作共同解决复杂问题。多个大模型厂商已经开始推出基于智能体的AI助手，能够集成多个模型的优势来提供更具定制化和深度的服务。

随着人工智能的发展，AI与我们的工作与生活变得越来越紧密。AI大模型主要分为开源和不开源两类。现如今开源模型变得越来越好，甚至超过了很多不开源的大模型。前不久谷歌发布了gemma2模型的2B版本(20亿参数)，让我们能够在性能十分有限的电脑上也能流畅运行本地大模型。在我的小破笔记本上都可以流畅出色运行，而且效果很赞！

大模型微调（Fine-tuning）是指在预训练好的大型语言模型基础上，使用特定数据集进行进一步训练，以使其适应特定任务或领域。虽然预训练模型可以完成多种任务，但在处理专业领域或特定组织的信息时，仍需微调以提升性能。微调的原因包括提升任务特定性能、增强领域适应性、应对数据稀缺性、防止过拟合以及提高成本效益。常见的微调方法有SFT（有监督微调）、Adapter Tuning、LoRA、QLoRA等。

AI大模型技术架构图全解

在这个过程中，不仅要学会如何设置和调整模型的超参数，理解各种优化算法（如梯度下降、动量梯度下降、Adam等）的工作原理，还要熟练运用交叉验证、网格搜索等方法来优化模型性能，并采用多样化的评估指标（如精度、召回率、AUC-ROC曲线、F1分数等）来衡量模型效果。同时，熟悉特征工程的概念和技术，如特征选择、特征提取、特征构造等，可以有效地提高模型的表现。学习AI大模型的过程中，必须保持对最新科研成果的

前几篇，分享的都是如何白嫖国内外各大厂商的免费大模型服务~

本文详细介绍了无需下载的Gemini 3大模型的五种使用方法：通过Google AI Studio进行聊天和创建网页应用；Google Gemini平台进行创作(有使用限额)；LMArena体验和测试不同大模型；ZenMux作为中转站提供免费版使用和API接入；以及Google Antigravity IDE(国内使用困难)。这些方法覆盖从简单体验到专业开发的各种需求，适合不同层次的用户。