LangChain 技术栈的模块化架构，核心围绕 LangChain 框架展开，通过分层设计支持多语言、多场景的 AI 应用开发。模块分为功能层、工具层、核心层和扩展层，强调模块化、可扩展性和跨平台兼容性。

bf16 已成为LLM训练社区的事实标准。而 pure_bf16 作为进一步突破显存极限的利器，在千亿级模型训练和QLoRA等高效微调技术中扮演着越来越重要的角色。随着硬件（如H100对fp8的支持）和软件（更鲁棒的pure_bf16训练策略）的持续演进，精度优化的艺术将不断精进。精度的选择，绝非简单的配置项，而是资源约束下模型性能与训练成功的战略决策。 理解 bf16、fp16、fp32 和 p

微调的时间并没有固定标准，它取决于多个因素：数据量的大小：大数据集需要更多的训练时间。模型的大小：更大的模型（如LLaMA 13B、GPT-3）训练时间会更长。硬件配置：训练设备的性能（如GPU型号、数量、显存等）直接影响训练速度。任务的复杂性：如果是高复杂度的任务，如深度推理或跨领域知识迁移，训练可能需要更多时间。

微调不是“一把尺子量到底”的工具，而是需要结合算力、任务、时间、产品目标做出的策略选择。大模型时代，更灵活、更可控的增量微调正在成为现实世界落地的关键。学会选择适合自己的微调方式，才能让大模型真正为你所用！全量微调像“让一个人从头开始训练”，局部微调是“只改一部分”，增量微调则是“加外挂”。

本文介绍了向量模型（embedding_function）和HNSW参数的选择与配置。向量模型可选方式包括本地默认模型（DefaultEmbeddingFunction）、云端OpenAI模型（OpenAIEmbeddingFunction）和自定义HuggingFace模型，分别适用于原型测试、生产环境和行业定制需求。HNSW参数配置影响搜索速度与准确率，核心参数包括向量相似度度量方式（spac

各大平台的AI模型的步骤都会有所不同，如百度文心一言，ChatGPT等，但是调用的流程都是一样的。在其官网上都会有相应的API调用代码示例，可通过参考代码示例进行测试，并扩展，以下是演示查找步骤。API 会**逐片段（chunk）**返回响应，像流水一样逐步生成。需要等待模型完全处理完成后，才能拿到全部结果。客户端可以实时收到部分结果，无需等待全部生成。响应内容较长（如文章生成、代码编写）。完整可

BLEU：如果你和别人玩“找出相同的单词”游戏，你找到的相同单词越多，得分越高。ROUGE：如果你和别人玩“找出包含相似意思的单词”游戏，你找到的相似意思单词越多，得分越高。

本文主要介绍如何通过docker拉去镜像，实现dify的本地登录。

Embedding 是将文本等信息转化为向量，并通过相似度计算实现语义理解与应用的核心技术。

有Git BashGit CMDGit FAQsGit GUI面我们就分别介绍一下这几个。