LlamaIndex的AgentWorkflow是为解决AI应用在多任务协作中的挑战而设计的框架，支持跨子任务（检索、分析、写作等）的自动化编排、状态管理和透明执行。其核心基于事件驱动的Workflows架构，提供多Agent协作、Human-in-the-Loop（人工介入）及中断恢复能力。基础功能支持单Agent任务处理，而进阶的Multi-Agent模式通过职责划分和Handoff机制实现复

本文是大模型面试精选的第二辑，从不同角度精选20道高频面试题，涵盖模型架构、训练技巧、部署优化、Agent、多模态等核心知识点，适合准备大模型相关岗位面试的同学。

混合查询架构优先使用向量数据库检索 自动质量评估和回退机制必要时切换到 MySQL Text-to-SQL 查询智能回退策略基于相似度分数判断结果质量检测回答中的低质量关键词自动触发 MySQL 查询回退

AI人工智能软件DeepSeek近期真的很火，功能强大而且免费开源，任何个人和公司都可以安装使用，甚至是商用。它可以在你的个人电脑上安装部署，而且安装操作相当简单，可以说看完这篇后，人人都会安装。支持各种操作系统：Windows,MacOS,Linux。安装部署仅需3步：1、安装Ollama，2、在Ollama里安装运行DeepSeek-R1,3、安装ChatBox并且配置DeepSeek。废话不

豆包推出图像生成模型Seedream4.0，支持4K多模态生图，融合文本和图像输入，实现多图融合、参考生图等功能，推理速度提升10倍。该模型在文生图和图像编辑榜单中排名第一，可快速生成科技感图片满足博客配图需求，还支持海报设计、故事书创作、商业摄影等多样化应用。Seedream4.0突破了传统单一模式，能保持特征、转换概念图，适用于多种创意场景，大幅提升创作效率。

本文介绍如何使用LlamaIndex的Adapter适配器技术微调嵌入模型，无需大量GPU资源即可提升特定领域的检索效果。Adapter方法通过在预训练模型上添加轻量级适配器层，仅训练少量参数，显著降低计算需求。文章详细演示了从数据准备（自动生成问答对）、模型微调到效果评估的完整流程，对比了Adapter与全量微调的效果差异。该方法适用于BGE、OpenAI等各类嵌入模型，特别适合垂直领域RAG系

​大模型文生图是一种基于人工智能大模型的技术，能够将自然语言文本描述转化为对应的图像。目前非常火的AI大模型赛道，有很多公司在此赛道竞争，大模型技术也非常牛叉，既有像OpenAI、谷歌Gemini、智普等多模态的公司，也有专攻文生图的公司，比如Stability，MidJourney。

本文介绍了使用LlamaIndex微调Embedding模型以提升RAG系统检索效果的方法。主要内容包括：1. 采用三步走策略：自动生成训练数据集、模型微调和效果评估；2. 详细代码解析，展示如何用LlamaIndex实现从PDF文档自动生成问答对训练数据；3. 使用SentenceTransformersFinetuneEngine进行模型微调；4. 通过命中率评估模型效果，实验显示微调后命中率

使用LlamaIndex微调Cross-Encoder类型的Rerank模型来提升RAG系统的检索精度。Rerank模型作为"精排"组件，通过联合编码查询-文档对，能比Bi-Encoder模型带来10-30%的准确率提升。文章详细对比了两种模型的差异，并阐述了微调的必要性：通过领域适配可显著提升垂直场景下的表现。数据准备部分提供了三种样本收集策略和规模建议，推荐保持1:1到1:

在人工智能领域，指的是数据的不同形式或类型，例如文本、图像、音频、视频等。则意味着模型能够处理和理解多种不同模态的数据。指的是那些能够处理和理解多种模态数据的大型人工智能模型。这些模型通常基于深度学习技术，通过学习不同模态数据之间的关联和规律，从而实现更强大的功能。