本文介绍了模型微调技术在预训练模型中的应用。微调通过在预训练模型基础上使用特定任务数据进行额外训练，实现知识迁移和任务适配。文章详细阐述了微调流程，包括模型选择、数据准备、架构适配、训练策略和评估优化等步骤，并以BERT情感分析为例展示了实践案例。同时分析了常见问题及解决方案，探讨了参数高效微调等进阶技术。微调作为连接通用模型与具体任务的关键技术，能充分利用预训练模型能力，快速构建高性能AI应用系

本文介绍了基于LangChain和HuggingFace的本地大语言模型部署方案，以Qwen1.5-0.5B-Chat为例。重点包括：1）环境配置与模型加载，支持GPU/CPU自动分配；2）构建文本生成Pipeline，详细解析温度值、top_k等关键参数；3）LangChain集成实现多轮对话管理；4）性能优化策略如混合精度推理和量化技术。该方案具有数据安全、成本可控等优势，适用于客服系统、教育

HuggingFace是全球最大的AI开源平台，被誉为"AI界的GitHub"，提供各类开源模型和数据集，涵盖NLP、语音识别、图像处理等领域。平台支持免费调用接口，但需通过镜像站（hf-mirror.com）或阿里ModelScope访问。以Stable Diffusion 3.5模型为例，可通过HuggingFace或ModelScope下载使用，需配备6GB以上GPU进行

本文介绍了基于LlamaIndex框架和阿里云千问大模型的提示词工程实践，重点讲解了如何使用ChatPromptTemplate构建结构化对话模板。通过系统角色定义和用户问答模板，结合变量占位符实现动态内容填充，可精准控制模型响应行为。文章详细展示了环境配置、模板设计、调用方法等核心环节，并提供了知识库问答、多角色客服等扩展场景建议，为开发者提供了高效构建定制化对话系统的技术方案。

LlamaIndex中的提示(Prompts)是控制大语言模型输出的关键工具。通过PromptTemplate和ChatPromptTemplate可以创建结构化提示，包含任务描述、输入文本和输出指示。提示词公式通常由角色、任务目标、背景等要素组成，能够限定模型回答范围和格式。文章展示了四种实例：1)基本问答模板应用；2)聊天式提示模板；3)简单笑话生成；4)带角色的上下文问答。这些方法能有效引导

本文介绍了基于LlamaIndex框架结合阿里云千问大模型和Qdrant向量数据库构建PDF文档检索系统的完整方案。系统采用千问模型进行文本嵌入和问答生成，通过PyMuPDF解析PDF文档，利用Qdrant实现高效向量检索。详细阐述了从环境配置、文档加载切分、向量索引构建到语义检索的全流程实现，并分析了该方案的轻量化部署、本土化适配等优势。该系统可扩展为完整的RAG问答系统，适用于企业知识库和个人

LlamaIndex中的queryEngine通过index.as_query_engine()方法将索引转换为查询引擎，实现"检索-整合-生成"全流程自动化。开发者无需手动处理检索逻辑，即可通过简单接口完成"输入查询-输出答案"的核心功能。该方法支持多种索引类型（如VectorStoreIndex），封装了从文档片段检索到调用大模型生成回答的完整过程，极大

本文介绍了基于LlamaIndex框架和阿里云百炼text-embedding-v2模型构建多文档向量化索引的完整流程。主要内容包括：1）通过SimpleDirectoryReader读取多格式文档；2）使用VectorStoreIndex.from_documents()方法实现文档分割、向量化和索引构建；3）解析索引结构，包含元数据和1024维向量数据。文章详细讲解了环境配置、代码实现和核心原

LlamaIndex提供多种TextSplitter优化RAG系统的文本分割效果，包括： SentenceSplitter（通用首选）：基于语义边界分割，适合中文/混合文本 TokenTextSplitter（精准适配）：按Token数分割，适合英文/模型限制场景 CodeSplitter（代码专属）：按语法结构分割，保留代码逻辑完整性 特殊场景分割器：如Markdown/HTML/Semanti

LlamaIndex是一个专为构建基于大语言模型(LLM)的数据应用而设计的框架，支持开发者创建与私有数据交互的AI应用。核心功能包括数据连接(支持PDF、SQL等多种格式)、文本向量化索引、模型引擎集成以及应用整合。该框架提供从简单5行代码实现基础功能到企业级解决方案的全套工具链，特别适合实现RAG(检索增强生成)应用。主要优势在于易用性、灵活性和生产就绪性，支持初学者快速上手，同时满足进阶用户