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。

本文深入解析9种主流Agent设计模式，探讨如何通过不同范式增强大语言模型的任务执行能力。Few-Shot模式通过示例引导模型学习；ReAct模式构建"思考-行动-观察"循环提升决策能力；Plan and Solve模式先规划再执行，适合复杂任务分解。这些模式通过角色定义、指令引导、工具调用等方式，使大模型能像人类一样思考、规划和执行任务，显著提升AI系统的智能水平和执行效率。

语音识别大模型，是人工智能领域的一项重要技术，它能够将人类的语音转换为文本。近年来，随着深度学习技术的不断发展，语音识别大模型取得了显著的进展，并在各个领域得到了广泛应用。目前，市面上涌现出许多优秀的语音识别大模型，它们在性能、功能和应用场景上各有侧重。

2025年最新Embedding模型选型指南：Qwen3系列表现突出。文章从语言支持、模型大小、部署方式和成本四个维度，为中文、英文及多语言场景提供选型建议。新发布的Qwen3-Embedding系列在MTEB榜单中超越OpenAI和Google，性能提升40%，适合高精度需求。针对RAG系统等不同场景，文章给出具体模型推荐和代码示例，并比较本地部署与API调用的优缺点，帮助开发者根据性能、成本和

Google推出AI代码文档工具Code Wiki，自动生成并实时更新文档。它通过Gemini大模型分析代码逻辑，提供自然语言查询、架构图可视化等功能，支持热门开源项目。相比传统工具，Code Wiki无需手动维护，代码变更时文档自动同步。该工具适用于理解开源项目、团队协作和技术学习等场景，未来将支持私有仓库。

大模型Agent面试精选15题（第六辑）摘要 本文精选15道Agent工程实践面试题，涵盖API设计、中间件、插件系统等核心知识点。主要内容包括： API设计：遵循RESTful规范，考虑异步支持、错误处理和性能优化，实现安全易用的接口 中间件设计：采用链式处理模式，包含认证、日志、限流等常见中间件，实现横切关注点 插件系统：通过标准化接口和事件驱动机制，实现功能扩展和隔离执行 版本管理：采用语义