哈喽啊大家，最近又收集到一本大模型方面的书，就是这本 《大型语言模型实战指南：应用实践与场景落地》

这是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的机器学习模型，通常用于自然语言处理任务，如文本生成、问答系统等。

最新的chatGPT-4o只能基于2023年6月之前的数据进行回答，距离目前已经快一年的时间，如果想让GPT基于近一年的时间回复问题，就需要RAG（检索增强生成）技术了。

自从 DeepSeek 发布后，对 AI 行业产生了巨大的影响，以 OpenAI、Google 为首的国际科技集团为之震惊，它的出现标志着全球AI竞争进入新阶段。从以往单纯的技术比拼转向效率、生态与战略的综合较量。

随着大模型应用不断落地，知识库，RAG是现在绕不开的话题，但是相信有些小伙伴和我一样，可能会一直存在一些问题，

基于AI大模型的推理功能，结合了RAG（检索增强生成）、智能体（Agent）、知识库、向量数据库、知识图谱等先进技术，我们向实现真正的AGI（通用人工智能）迈出了重要步伐。

下面就分享一下我们京东广告在Agent应用上的一些实践和经验，希望能给大家带来一定的启发和思考。

Deepseek V3.1这次专门为国产芯片做适配设计也是一样，不追求国产AI芯片能快速赶上英伟达的领先水平，而是基于国产芯片做优化适配。专为国产芯片定制参数精度，能最大化释放国产芯片的性能。

Qwen Code每天可享2,000次免费调用，无token额度限制。既然Qwen这个大善人给免费用，那我们就好好发掘一下好玩的场景。

我们平时使用的ChatGPT、kimi、豆包等Ai对话工具，其服务器都是部署在各家公司的机房里，如果我们有一些隐私数据发到对话中，很难保证信息是否安全等问题，如何在保证数据安全的情况下，又可以使用大语言模型，Ollma（哦拉玛）可以告诉你答案！