大模型稀疏化是通过参数剪枝和动态激活技术，使模型中大部分参数为零或不参与计算，实现"体积瘦身、计算减负"的优化方法。其核心包括参数稀疏（静态裁剪冗余权重）和激活稀疏（动态控制神经元参与度），两者协同可显著降低存储占用和计算量。稀疏化本质是从全量计算转向按需计算，在保持精度的前提下提升推理效率，适用于端侧、边缘等低资源场景。关键技术包括剪枝、动态激活和量化协同，典型效果可使模型体

摘要：大模型与智能体结合构建了"大脑+手脚"的协同系统，实现了从文本理解到任务执行的全流程自动化。大模型作为决策核心提供自然语言理解和任务规划能力，智能体则通过工具调用实现任务落地。以销售分析智能体为例，系统可自动完成数据查询、报告生成和图表制作，输出结构化分析结果。这种融合解决了大模型落地难的问题，提升了任务自动化程度，降低了人力成本，同时具备良好的可扩展性。案例展示了Pro

本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟

大模型与智能体的核心差异可以概括为：大模型是基于海量数据训练的语言处理器，擅长文本生成和理解，但只能被动响应、无法调用外部工具或获取实时数据。智能体则是以大模型为核心引擎，整合规划、记忆、工具调用和反思能力的闭环系统，能够主动拆解任务、调用API并校验结果。二者本质区别在于大模型是"认知引擎"，而智能体是"执行系统"——前者适用于问答、创作等认知任务，后者胜

本文探讨了利用向量数据库构建实时交易反欺诈系统的技术方案。传统反欺诈方法存在规则僵化、响应滞后等问题，而将交易行为转化为高维向量后存入向量数据库，可通过检索偏离正常行为的向量实现毫秒级欺诈检测。系统流程包括：交易数据采集、行为特征向量化、向量入库与索引、异常向量检索与风控决策。通过案例分析展示了ChromaDB的实现过程，并提供了可视化分析方法。方案优势在于实时性、灵活性和精准性，未来可结合大模型

本文探讨了向量数据库智能化索引优化的关键技术。随着大模型应用爆发，向量索引算法选择直接影响查询效率与召回率。传统人工调参方式难以适应不同数据特征（维度、规模、分布等），智能化优化通过数据特征分析、算法匹配和性能验证实现自适应选择。文章详细解析了聚类类、图结构和量化类索引的适用场景，提出基于专家规则和机器学习模型的决策框架，并给出完整的实现路径。通过特征分析模块量化数据特性，规则引擎匹配候选算法，基

摘要：本文探讨了向量数据库在检索增强生成(RAG)技术中的核心作用，重点分析了向量与元数据联动的复合查询机制。文章首先解析了向量、元数据及复合查询的基本概念，对比了纯向量检索与复合检索在精度、效率和业务适配性上的差异。随后详细介绍了"混合存储+双索引"的技术架构，并通过Chroma数据库的电商商品检索和文档检索两个实践案例，展示了向量相似性检索+元数据精准过滤的具体实现。

摘要：本文探讨了MySQL在AI时代如何通过向量检索能力弥补非结构化数据处理短板。MySQL 8.4.0引入原生VECTOR类型、HNSW索引和相似度计算函数，支持高效语义检索；而8.0.x版本用户可通过"字符串存储+自定义函数"实现兼容方案。文章详细对比了两种方案的技术特性，并提供了完整的实战案例，包括数据库初始化、数据入库、复合查询和可视化展示流程。这种架构融合使MySQL

摘要：本文探讨了向量数据库在检索增强生成(RAG)技术中的核心作用，重点分析了向量与元数据联动的复合查询机制。文章首先解析了向量、元数据及复合查询的基本概念，对比了纯向量检索与复合检索在精度、效率和业务适配性上的差异。随后详细介绍了"混合存储+双索引"的技术架构，并通过Chroma数据库的电商商品检索和文档检索两个实践案例，展示了向量相似性检索+元数据精准过滤的具体实现。

本文深入探讨了向量数据库中的精确最近邻搜索(Brute-force)和近似最近邻搜索(ANN)技术。Brute-force通过全量遍历保证100%精度，但计算复杂度高；而ANN算法以牺牲少量精度为代价，大幅提升检索速度。文章详细分析了KD-Tree、Ball-Tree等基于树结构的ANN算法，以及哈希和图结构算法，并通过代码示例展示了KD-Tree和Ball-Tree的实现原理。最后指出ANN算法