有人说“大模型技术更新太快，学了就过时”，但恰恰是这种快速迭代，给了有经验的程序员“弯道超车”的机会——你们早已养成“终身学习”的习惯，这比临时抱佛脚的新手更有耐力。现在大模型领域还处于“野蛮生长”阶段，规则尚未完全固化，越早入场，越容易占据先机。福利时间：关注我的CSDN账号，私信回复“大模型资料”，即可领取CSDN独家AGI资料包，包含：1. 大模型入门核心笔记；2. PyTorch实战代码集

有人说“大模型技术更新太快，学了就过时”，但恰恰是这种快速迭代，给了有经验的程序员“弯道超车”的机会——你们早已养成“终身学习”的习惯，这比临时抱佛脚的新手更有耐力。现在大模型领域还处于“野蛮生长”阶段，规则尚未完全固化，越早入场，越容易占据先机。福利时间：关注我的CSDN账号，私信回复“大模型资料”，即可领取CSDN独家AGI资料包，包含：1. 大模型入门核心笔记；2. PyTorch实战代码集

这种分层设计是AI Agent实现智能化工作的关键。它模仿了人类的记忆模式，让Agent既能。

这种分层设计是AI Agent实现智能化工作的关键。它模仿了人类的记忆模式，让Agent既能。

本文详细介绍了RAG（检索增强生成）系统的基本概念、工作原理和实现方法。通过解释RAG如何解决大模型知识冻结和幻觉问题，详细拆解了数据准备、检索工程和结果生成三个核心阶段。文章提供了开源技术栈实现代码，讨论了RAG的局限性，并强调AI项目的本质是数据工程系统，80%时间花在数据清洗和检索优化上。先说痛点。大模型（LLM）有两个致命毛病：要解决这个问题，最笨的方法是微调（Fine-tuning），但

本文详细介绍了RAG（检索增强生成）系统的基本概念、工作原理和实现方法。通过解释RAG如何解决大模型知识冻结和幻觉问题，详细拆解了数据准备、检索工程和结果生成三个核心阶段。文章提供了开源技术栈实现代码，讨论了RAG的局限性，并强调AI项目的本质是数据工程系统，80%时间花在数据清洗和检索优化上。先说痛点。大模型（LLM）有两个致命毛病：要解决这个问题，最笨的方法是微调（Fine-tuning），但

随着AI大模型需求增长，后端工程师可转向AI大模型开发领域。转行需掌握Python、PyTorch/TensorFlow、Transformer框架，熟悉训练微调、RAG、Agent等技术，以及Dify等开发平台和分布式架构。学习路径应从编程语言入手，逐步深入深度学习框架和大模型开发平台，结合理论知识进行训练微调，最终部署高可用AI应用。从上面可以看到，要做大模型应用开发需要的条件:1.要熟悉py

随着AI大模型需求增长，后端工程师可转向AI大模型开发领域。转行需掌握Python、PyTorch/TensorFlow、Transformer框架，熟悉训练微调、RAG、Agent等技术，以及Dify等开发平台和分布式架构。学习路径应从编程语言入手，逐步深入深度学习框架和大模型开发平台，结合理论知识进行训练微调，最终部署高可用AI应用。从上面可以看到，要做大模型应用开发需要的条件:1.要熟悉py

大语言模型不是“一个聊天机器人”，而是未来智能系统的“语言中枢”。它能听懂人话、执行任务、调接口、生成内容、调用工具，是 AI 迈向“通用智能”的核心跳板。未来十年，一切软件都值得被重写，一切产品都值得被 LLM 再定义。

本文从Why、What、How三方面解析LangChain框架，详细介绍了为何需要LangChain解决大模型应用开发中的prompt管理、多模型集成、工具对接等问题，拆解了其核心架构与模块，并通过实战项目展示了如何基于LangChain+Ollama+Qwen2.5构建带RAG能力的智能聊天机器人，实现文档解析、向量化、查询检索等功能，为开发者提供大模型应用开发的完整解决方案。