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

本文系统梳理了神经网络大模型的技术体系与应用场景。首先明确大模型本质是参数庞大的神经网络，属于深度学习范畴。文章解析了神经网络与不同技术领域的结合方式：在NLP领域形成ChatGPT等语言模型，在CV领域产生Sora等视觉模型，并介绍了Transformer、RNN等典型架构。同时区分了单模态与多模态模型的特点，指出NLP任务因语义复杂性更具挑战性。在应用层面，重点介绍了Agent技术如何使大模型

文本序列化是自然语言处理的关键预处理步骤，主要包括分词、构建词汇表和向量化三个环节。由于计算机只能处理数字，文本需转化为多维矩阵形式：首先通过分词将句子拆分为词单元，再建立词汇表实现文字到数字的映射（含UNK和PAD特殊标记），最后通过Word Embedding等技术将数字序列转为向量。该过程解决了文本长度不一、生僻字处理等问题，为神经网络输入提供标准化数据格式。掌握这一技术对AI从业者至关重要

数据预处理是神经网络模型训练的关键环节，直接影响模型性能。原始数据常存在异常值、缺失值、格式不一致、冗余等问题，需通过数据清洗、转换和压缩三个核心步骤处理。数据清洗需处理重复、杂乱、不完整等数据；数据转换涉及格式统一和特征工程；数据压缩则解决维度灾难。高质量数据集是模型成功的基础，不同场景需采用针对性的预处理策略。随着AI技术发展，掌握数据处理等核心技能将成为从业者的竞争优势。

在 ContextClue，我们的使命非常明确：让企业的知识真正可用。我们亲身体会到，各种组织是如何被零散、孤立的信息所困扰的——无论是工程师团队被堆积如山的操作手册淹没，合规官员深陷规章制度的泥沼，还是业务团队在不同格式的报告之间疲于奔命。

RAG系统作为减少大模型幻觉以及提供更多垂类专业知识的系统，实现在很大范围之内被使用，目前也有非常多的研究以及系统在支持多模态内容和知识的RAG，本文介绍了主体的RAG实现的思路，并附上完整的代码，通过阅读本文，你能够了解:

知识蒸馏 (Knowledge Distillation, KD)在深度学习中并不是一个新概念，但在 LLM 中，它却有新的含义：通常被称为“数据蒸馏” (Data Distillation)或 “合成数据训练” (Synthetic Data Training)。假如你是一个初学者（，如 Qwen3-8B），你想学会解复杂的奥数题。只给你看《习题集》和最后的参考答案你能死记硬背这道题选 A，但稍

在大模型“平民化”的今天，如何低成本打造一个**垂直领域专用小模型**？本文将完整复盘我们基于 **宏观与金融知识蒸馏数据集**，使用 **LLaMA-Factory** 对 Qwen2.5-0.5B 进行微调，并发布至 **ModelScope（魔搭）** 的全流程。全程开源、可复现，涵盖训练、导出、量化、部署四大环节，构建了一条完整的轻量级模型生产线。