摘要： RAG（检索增强生成）技术通过结合信息检索与文本生成，提升大模型回答专业问题的准确性和可靠性，尤其适用于私域数据场景。其核心流程包括语义搜索和生成输出，利用向量数据库（如Faiss、Chroma）检索相关文档，再交由大模型生成答案。

本文介绍了构建AI知识库的三种主要方式：提示词工程、微调和嵌入（Embedding），其中嵌入结合检索增强生成（RAG）是目前主流方法。

本文介绍了使用DistilBERT模型进行文本分类的完整流程，以IMDb电影评论情感分析为例。主要内容包括：数据加载与预处理（使用Hugging Face的datasets库）、分词处理（采用AutoTokenizer）、评估指标设置（accuracy）、模型训练配置（通过TrainingArguments定义超参数）以及模型微调（使用Trainer类）。

训练器为Transformers框架下的PyTorch预训练模型提供完整的训练和评估功能。其主要步骤包括计算损失、梯度更新权重、循环训练至指定epoch数。支持多GPU/TPU分布式训练和混合精度训练，通过TrainingArguments类实现高度定制化。

本文介绍了如何在不使用Trainer类的情况下实现BERT模型在MRPC数据集上的完整训练流程。主要内容包括：数据预处理（tokenize、移除冗余列、重命名标签列）；数据加载器设置；模型初始化；优化器（AdamW）和学习率调度器配置；训练循环实现（包括GPU设备设置和进度条）；评估循环实现（使用evaluate库计算准确率和F1分数）。最后简要提及了使用accelerate库进行分布式训练的可行

Transformers开源库已成为机器学习领域的重要工具。该库基于PyTorch、TensorFlow和JAX框架，提供Transformer模型的核心实现（如Self-Attention、Encoder/Decoder）和丰富的预训练模型（BERT、GPT等）。主要特点包括：简化模型推理的Pipeline接口、支持分布式训练的Trainer工具、高效文本生成功能。Transformers库覆盖

FastAPI基于Starlette和Pydantic，支持异步编程，自动生成API文档，开发效率高。安装需Python3.8+，通过uvicorn启动服务。示例演示了创建简单API的流程，访问根路径返回JSON响应。建议Python专注后端开发，通过RESTful API提供AI服务，前端使用Vue/React等框架。

以前的文章中介绍了如何安装了Python，到此，如果你对Python特别熟悉，可以不依赖于开发额外的开发IDE，直接使用包/环境管理工具和文本编辑器就可以开发Python工程项目。但是开发IDE在开发过程会提供更多便捷方式如管理工具集成、代码高亮、代码提示等，方便开发人员开发、管理、编译、发布项目。因此，一般的，我们会使用第三方开发环境来完成代码开发工作。目前，行业内使用的开发IDE层出不穷，在A