向量化是大模型技术的基础，将文本、图像等非结构化数据转换为计算机可处理的向量形式。大模型中一切皆是向量，输入层需先将数据向量化才能被隐藏层处理。文本向量化有one-hot编码、Word2Vec和词嵌入三种方式，其中嵌入(Embedding)是当前主流的高效向量化方法。图像向量化则可通过卷积神经网络和自编码器实现。向量化技术在大模型及推荐系统、搜索等业务中发挥重要作用。

目前大模型技术发展的如火如荼，但关于大模型的应用大家都在摸着石头过河。目前大模型技术发展的如火如荼，但关于大模型的应用大家都在摸着石头过河；技术人员不知道大模型技术应该怎么使用，产品和业务人员又不知道大模型能干啥。但我们要贯彻一个理念——技术只是工具，我们只是利用工具来解决问题。既然技术就是一个工具，因此我们就需要从两个方面来理解工具：工具的能力工具的应用大模型的能力与应用但由于大模型技术还在快速

RAG是一项独立于大模型的检索增强技术，核心是文档和检索，本身不具生成能力。RAG不仅限于文档处理，理论上可应用于图像检索及多模态检索增强。虽然RAG与模型无关，但不同模型在适配性上存在差异。RAG的本质是建立外部知识库，实现复杂准确的语义检索，为各类应用提供高效信息检索支持。

文章介绍了标准RAG和基于图的RAG方法的局限性，提出了超图(HyperGraph)技术在知识表示中的优势。HyperGraphRAG通过n元关系事实构建超图，能够完整保留复杂知识的结构和语义信息，避免知识碎片化。该架构包括知识超图构建、超图检索策略和超图引导的生成机制三部分，可有效提高检索准确性和生成内容质量，为处理复杂多实体知识提供了新思路。

MAXSHAPLEY提出专为RAG设计的"最大-求和"效用函数，将Shapley归属计算复杂度从指数级O(m2^m)降至线性O(m)，token消耗仅为暴力版的6-7%。通过"先拆要点、再算max、最后线性求Shapley"三板斧，实现了同要点内文档竞争、不同要点间文档合作，为生成式搜索"按贡献付费"提供可落地算法，实验保持0.79+的Kendall-τ相关性与0.9+的人工标注一致性。

本文对检索增强生成(RAG)技术进行了系统性综述，基于5大数据库筛选的128篇高被引文献和343个数据集，构建了RAG技术地图和评估框架。RAG已从简单的"外挂知识库"演进为"可编程、可解释、可审计"的复杂系统，涵盖检索前处理、混合检索、后处理优化、迭代控制、记忆增强、多智能体协作等关键技术，并提出了完整的评估指标体系，为RAG研究和应用提供了全面指导。

Agentic RL：大语言模型的智能体化升级 Agentic RL（代理式强化学习）将大语言模型从静态文本生成器转变为具备持续感知、规划、行动和反思能力的自主智能体。其核心理论框架采用POMDP七元组模型，支持多模态输入和工具调用能力。相比传统LLM-RL的单轮问答模式，Agentic RL实现了多轮动态交互，并通过强化学习优化六大核心能力模块：规划、工具使用、记忆、自我改进、推理和感知。应用场

本文深入解析大模型能力边界，澄清RAG、Function Call等技术并非大模型本身功能，而是可插拔的扩展组件。大模型核心在于思维链等分析推理能力，而Function Call和MCP仅是调用外部接口的工具。理解这一方法论对AI开发者至关重要，能帮助分清模型、功能与工具的区别，避免在应用开发中迷失方向，更高效地利用大模型解决实际问题。

大模型智能体开发中的意图识别不准确问题导致函数调用错误，严重影响Agent质量。问题源于模型无法准确判断用户需求，在复杂场景下更易出错。解决方案包括：使用精确描述减少歧义；通过多轮对话明确需求；引入分类模型辅助判断；设计规则引擎进行兜底处理。技术实现需结合具体场景优化，而非完全依赖模型本身。

提示词是大模型与外界交互的唯一通道，因此提示词的重要性远比我们想象中的要重要。提示词或者说提示词工程，说起来可能大家多多少少都知道是怎么回事；但可能很多人并没有意识到提示词工程对大模型的重要性。提示词是人与大模型沟通的桥梁，就像我们要想使用电脑就离不开鼠标键盘一样；不管你是做AIGC也好，做RAG、Agent也罢，或者其它任何与大模型相关的技术或应用，都离不开提示词的存在。总之一句话，任何关于大模