你想精通多国语言吗？借助本地大模型，开发一个跨语言翻译系统

最近Deepseek成为了AI圈中最火爆的话题，一方面通过稀疏激活的MoE架构、MLA注意力机制优化及混合专家分配策略等创新手段，实现了高效的训练和推理能力，同时大幅降低了API调用成本，达到了行业领先水平。

从我这几年构建 RAG 应用的经验来看，你的响应质量很大程度上取决于检索到的上下文。 而提升 RAG 检索上下文的一个关键方式，就是把数据切分成合适的大小，选择合适的 embedding 模型，还有选一个有效的检索机制。

AI Agent，现已成为继LLM（Large Language Model，大语言模型）后的时髦新宠，各家厂商疯狂推Agent犹如过江之鲫。

值得注意的是，装过多的插件并不见得是一件好事，VSCode 的插件机制也是事件驱动的，过多的插件带来的弊端一方面是插件功能冲突，另一方面是性能消耗，也就是让 VSCode 变得卡顿。

随着大语言模型LLM在各个场景的落地应用，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）成为提升模型实用性和准确性的关键技术。

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这份《小白Agent入门与应用2》围绕如何简单上手Agent展开，主要分为三个部分：基础认知、搭建方法和未来展望。

本文系统阐述了在当前 Agentic AI 技术快速发展的背景下，如何构建一个可靠、高效且可落地的 AI Agent 应用。

RA؜G 就像给 AI 配了一个‎知识库，让 AI 回答问题前先查一查特定的知识‍库来获取知识，确保回答是基⁠于真实资料而不是凭空想象。