这篇文章系统介绍了企业级大模型推理优化的四层次策略：基础模型层(量化、剪枝、蒸馏)、推理引擎层(KV缓存优化、动态批处理)、系统部署层(分布式推理、硬件选型)和数据应用层(Prompt工程)。作者强调大模型推理存在多维瓶颈，优化需系统诊断、全栈考量，避免盲目套用工具，才能真正实现降本增效。

RAG技术通过结合LLM、向量数据库、Embedding和Rerank模型，构建文档入库（离线处理）和问答分析（在线处理）两阶段架构。它解决了LLM的知识时效性、幻觉问题和上下文窗口限制，提高回答准确性和可靠性，降低成本。尽管面临系统复杂性和中间环节依赖等挑战，但在企业知识管理、智能客服、专业研究等需要准确性、时效性、隐私和可追溯性的场景中具有广泛应用价值。

LoRA是一种参数高效微调(PEFT)技术，通过低秩矩阵分解解决大模型微调的计算和存储成本问题。它冻结预训练模型参数，只训练低秩矩阵增量，显著降低训练开销。LoRA适用于GPT、LLaMA等大语言模型和视觉Transformer，支持多任务切换和高效推理，特别适合算力受限环境。

AI 大模型技术经过2023年的狂飙，2024年必将迎来应用的落地，对 IT 同学来讲，这里蕴含着大量的技术机会，越来越多的企业开始招聘 AI 大模型岗位。本文梳理了 AI 大模型开发技术的面试之道，从 AI 大模型基础面、AI 大模型进阶面、LangChain 开发框架面、向量数据库面等不同知识维度，试图找到一个共同的面试速成模式，希望对 IT 同学有所助益。

定制知识库是指一系列紧密关联且始终保持更新的知识集合，它构成了 RAG 的核心基础。这个知识库可以表现为一个结构化的数据库形态（比如：MySQL），也可以表现为一套非结构化的文档体系（比如：文件、图图片、音频、视频等），甚至可能是两者兼具的综合形式。

本文介绍了LangChain框架在大模型应用开发中的应用。LangChain是由哈佛大学发起的开源框架，可用于开发智能体、问答系统等。文章比较了多种LLM开发框架，并详细阐述了基于RAG和Agent两种架构的开发方法。同时介绍了大模型应用开发的四大场景：纯Prompt、Agent+Function Calling、RAG和Fine-tuning，并提供了选择建议。最后讲解了LangChain的核心

本文详细介绍了大模型GPU显存计算方法，以Llama 70B为例，分析模型权重显存（140GB）、KV Cache显存（800GB）和其他开销（94GB），总计约1TB支持10并发用户。文章提供优化建议，如减少并发数或上下文长度可降低显存需求，并指出显存计算是部署大模型的关键门槛，后续将介绍显存优化技术。

你是否也想要拥有一个属于自己的AI助理，可以回答各种问题、协助工作和学习？现在，通过ollama和AnythingLLM，你可以在本地快速部署大型语言模型llama3，并结合个人文档构建专属知识库。不需要复杂配置，就能体验智能对话和高效问答的乐趣。赶快行动起来，拥抱AI时代，享受属于自己的个人助理吧!总之,通过这两款软件,用户可以在本地便捷构建属于自己的AI知识助理,兼顾隐私、个性化和性能,是大模

随着人工智能技术的快速发展，AI大模型在多个领域的应用日益广泛。百度创始人李彦宏在2024年世界人工智能大会上指出，AI技术已从辨别式转向生成式，并呼吁关注应用而非模型本身。本文盘点了AI大模型的50个应用场景，涵盖自然语言处理、推荐系统、图像处理、自动驾驶、医疗诊断、金融分析、客户服务、教育、内容创作、工业自动化、游戏、农业、能源、环境保护、法律、物流、建筑、安全、旅游、文化、体育、交通、社会治

在当前的技术环境下，大型语言模型（LLMs）已经成为人工智能领域的一个重要里程碑。这些模型能够在各种任务上展现出人类水平的性能，包括但不限于文本生成、语言理解和问题解答。随着开源项目的发展，个人开发者现在有机会在本地部署这些强大的模型，以探索和利用它们的潜力。本文将详细介绍如何使用Ollama，一个开源项目，在Mac上本地运行大型模型（Win同理）。通过遵循以下步骤，即使是配备了几年前硬件的电脑，