如何通过微调来agent性能？高效微调提升 Agent 工具调用能力的关键是什么?如何设计强化学习中的奖励函数来优化Agent性能？关于为什么强化学习比纯指令微调更适合提升 Agent 的性能?

开源大模型的配置参数中都写了些什么

开关推理模型的思考功能的两种方法：1、/no_think 2、enable_thinking

大模型应用开发的4个场景：Prompt、RAG、Agent、微调。

构建索引阶段、知识检索阶段、增强生成阶段，在不同阶段提升RAG质量方法。

RAFT 的本质是用检索增强来生成高质量训练数据，再通过微调把“外挂知识”变成“内功修为”。

初级 RAG（Naive RAG）、高级 RAG（Advanced RAG）、模块化 RAG（Modular RAG）

LlamaIndex四行代码实现一个简单的RAG

给大家介绍LlamaIndex的数据加载、数据连接和文本分割。

NLP任务之主题建模是什么？