在实际应用中，选择合适的微调技术，可以使AI模型在特定场景中发挥更强大的性能。无论是在电商、法律、旅游还是医疗等行业，微调技术的运用都能为企业带来更加精准的业务决策、更加个性化的用户体验，并进一步推动智能化应用的落地与发展。微调不仅是提高AI模型质量的技术手段，更是推动行业创新与发展的催化剂。在未来，随着AI技术的不断发展和成熟，微调技术将会在更多领域中发挥重要作用，帮助我们走向更加智能化的未来。

架构上引入Agent的思路，实现动态决策（如是否检索、工具调用）和多轮迭代优化。相比上述提到的几种RAG，Agentic RAG将实际输入处理的多样性交给LLM处理，可以解决更复杂的问题。如何运作?从Modular RAG的架构来看，只要是涉及LLM的模块理论上都可以使用Agent来增强，但在该Agentic RAG架构中更多强调的是在retrievel模块中使用。在检索阶段，不同数据源可以视作不

核心观点：别把推理大模型看成普通大模型的简单升级版！这是两种基于不同工作机制、训练方法和运行机制的AI模型。普通大模型，如ChatGPT、Qwen这些，工作流程是这样的：先用海量文本数据进行预训练，让它学会语言规律和各种知识；然后通过监督微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）进行对齐。以我自己的使用经验来说，像ChatGPT这类通用模型很会聊天，多轮对话也没问题，但遇到需要一步步推理的任务

当被问及AI系统表现不佳的原因时，90%的情况下问题并不出在模型本身，而是源于RAG系统中被忽视的核心组件：低效的文本分块、劣质的检索结果或存在干扰的提示词。优秀的RAG系统不是靠调参炼出来的，而是通过精心设计系统架构实现的。掌握这10大核心组件后，你不仅能开发出更强大的LLM应用，更能打造出可靠、可信、可直接投产的用户级工具。

TensorRT-YOLO 是一款专为 NVIDIA 设备设计的的推理部署工具。项目不仅集成了 TensorRT 插件以增强后处理效果，还使用了 CUDA 核函数以及 CUDA 图来加速推理。TensorRT-YOLO 提供了 C++ 和 Python 推理的支持，旨在提供的部署体验。包括 目标检测、实例分割、图像分类、姿态识别、旋转目标检测、视频分析等任务场景，满足开发者的部署需求。

本文全面介绍LangChain框架的核心概念与实战应用，包括Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents六大组件，以及LCEL、RAG、ReAct等重要技术。： 将检索到的文本块作为上下文，与原始问题组合成一个增强的提示（Prompt），发送给LLM生成最终答案。：它简化了与大模型交互的流程，并提供了与外部数据源、工具（API、函数）和内存集成的标准化接口

Graph RAG是微软开发的一种基于图数据库的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）技术，它将传统的向量检索与图数据库的语义关系相结合，提供更精准的信息检索和生成能力。

本文详细介绍了大模型训练全流程，包括预训练、继续预训练、指令微调(SFT)、偏好对齐(DPO/ORPO/KTO)和强化学习对齐(PPO)。提供了基于Hugging Face/TRL/PEFT和ms-swift的代码实现，介绍了LoRA/QLoRA技术、数据格式与chat模板使用，以及评测部署方法。以Qwen模型为例，适用于其他大模型，适合不同GPU配置的学习者参考。说明。

RAG 的核心价值是 “让大模型基于真实信息回答”，其效果优化需贯穿 “文档准备→检索→生成” 全链路。新手入门时，可先按 “句子切片 + 内存向量存储 + 基础提示词” 搭建最小原型，再逐步通过 “问题改写、重排序、知识库补充” 提升效果。在生产环境中，优先选择云服务向量数据库和专业 Embedding 模型，兼顾性能与运维效率。

近年来，O1模型成为展示长链思维（Chain-of-Thought, CoT）在数学和编程等推理任务中效果的典型代表。在此基础上，我们推出了DRT-o1，旨在将长CoT的优势引入神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）。特别是对于文学作品中涉及的比喻和隐喻，由于文化差异的存在，将其准确翻译成目标语言是一项挑战。实际操作中，直译通常无法有效传达作者的意图，即便是