随着人工智能技术的不断进步，Agent（智能体）和大模型（深度学习模型）作为其中的两个关键组成部分，各自发挥着独特的作用。它们虽然同属于人工智能领域，但在设计目标、应用场景、工作原理等方面存在着显著的差异。智能体（Agent）概述智能体是一种能够感知环境、做出决策并执行行动的自主实体。它具备自主性、交互性、反应性和主动性等特点，能够在各种实际操作和控制场景中发挥重要作用。智能体的设计目标是实现对环

在当今科技快速发展的时代，大模型（Large Models）作为一种强大的工具，正逐渐在各个领域展现出其独特的魅力和价值。大模型，通常指的是那些参数规模庞大、能力强大的深度学习模型，它们能够处理海量的数据，学习复杂的模式，并在各种任务中展现出惊人的性能。那么，大模型究竟能做什么呢？本文将从多个方面探讨大模型的应用和潜力。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！

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我们前面几篇博文中出现的大模型，都是通用的大模型。但在更专业的领域，需要更专业的模型，这就需要用到模型微调的能力。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！从NLP范式发展的趋势来看，prompt+模型的方式已经成为主流，已经很成熟了，在进行模型微调之前最好确信自己需要这样做。

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文章介绍9种优化RAG系统的高级技术，包括智能文本分块、重新排序、元数据利用、混合搜索等，解决基本RAG系统的嘈杂结果和不相关上下文问题。文章详细说明如何使用Meilisearch、LangChain等工具实现这些策略，以及如何评估效果，帮助开发者构建更准确、高效的RAG管道，提升大模型性能。

本文系统介绍大模型微调技术的发展历程与技术路线，详细分析AI发展的四个核心阶段，阐述大模型特点与微调必要性。重点解析PEFT主流技术方案，包括Prompt Tuning、LoRA、QLoRA和AdaLoRA等参数高效微调方法，并探讨未来架构创新、可解释性和伦理等挑战，为AI从业者提供大模型微调的全面技术指南。

RAG（检索增强生成）技术旨在解决大语言模型专业领域知识不足的问题。其核心流程包括数据清洗、文档分块、Embedding嵌入、检索和生成五个关键步骤。文章详细介绍了不同分块策略和检索方法，帮助开发者构建更精准、高效的RAG系统，提升大模型在专业领域的回答质量。

本文精选15道AI Agent高频面试题，涵盖Agent基础概念、ReAct框架、工具调用、记忆管理、规划执行及多Agent系统等核心知识点。文章详细介绍了Agent的核心组件、与传统LLM的区别、工作流程及各类应用场景，为准备大模型应用岗位面试的读者提供全面指导，帮助理解Agent的工作原理及实际应用。

文章详细解释了Transformer神经网络架构的原理和计算步骤。首先介绍了Transformer如何取代RNN解决序列建模问题，然后分步骤阐述了输入数据处理（Tokenization、Embedding、Positional Encoding）、Encoder结构（Multi-Head Attention、残差连接、Layer Normalization、Feed-Forward Network