32GB显存可以支持在bp16精度下部署如Qwen 14B和GLM-4-9B等模型，特别是在进行推理时，如果合理设置批次大小和管理输入长度，你可以在显存限制内运行这些模型。关键因素包括选择合适的推理工具和框架（如NVIDIA TensorRT、DeepSpeed等），它们能帮助优化显存使用并提高推理效率。对于更大的模型（如Qwen 20B及以上），你可能需要更高显存配置，或者使用分布式推理方案。我

H20概述: H20 是 NVIDIA 为中国市场设计的特制 GPU，基于 Hopper 架构。由于出口限制，它是 H100 的削减版，平衡了合规性与 AI 性能。规格: 96GB HBM3 内存，带宽 4 TB/s，FP8 精度下约 296 TFLOPS。特点: 计算能力不如 H100，但内存带宽优异，推理任务（如 70B 参数模型）表现突出，延迟比 H100 低约 20%。现状: 已于 202

HippoRAG 2 是一个为大型语言模型（LLM）设计的记忆框架，旨在增强它们识别和利用新知识连接的能力，类似于人类长期记忆。它通过改善关联性（多跳检索）和意义构建（整合大型复杂上下文）来提升 RAG 系统的性能，同时保持简单任务的效率。

MCP（模型上下文协议）是AI领域的一个新兴标准，旨在让大型语言模型（LLMs）能够实时连接外部数据源和工具，而不仅仅依赖预训练知识。MCP是一个开放协议，定义了AI模型如何与外部资源（如数据库、API、文件系统和区块链）交互。它让AI能够动态获取最新信息、调用工具，甚至与其他系统协作完成任务。MCP是由Anthropic于2024年11月提出的开放标准，旨在解决AI模型与外部数据源和工具集成的问

分析数据库理解目标数据库的模式，包括表结构、关系和常见查询模式。识别用户可能提出的查询类型，例如客户信息检索、库存统计、销售分析等。收集或生成NLQ从真实用户日志中收集NLQ，或使用生成工具（如基于现有数据集的扩展）创建合成查询。确保NLQ覆盖简单到复杂的各种场景，并考虑不同措辞。标注SQL查询为每个NLQ手动或半自动生成对应的SQL查询，确保与数据库模式兼容。可使用现有工具辅助生成，并由专家验证

ReAct的全称是“Reasoning + Acting”，也就是推理加行动。它是一种AI代理的工作方式，要求代理在采取行动前先进行系统性思考。比如，假设我们要查询阿司匹林的副作用，ReAct代理不会直接调用搜索工具，而是先推理：“我需要哪些信息？药物副作用可能在医学文献中，我可以用PubMed查找。”然后再行动，调用API搜索。研究显示，这种方法能让AI的决策更透明、更可靠，尤其在医疗场景中。

本文基于当前 RAG 技术（包括 LLaMA、Qwen、DeepSeek 的核心原理，微调技术如 PEFT/CoT/DPO，及多模态技术如 CLIP/LLaVA），详细探讨其落地路径，提供具体实践步骤、工具选择、行业案例、优化建议和学习资源，帮助技术开发者、企业用户快速实现 RAG 的落地应用。然而，随着企业对复杂任务（如动态智能客服、实时金融风控、跨域企业知识管理）的需求增加，传统的 RAG 系

中国的大模型接口对“response”功能（如工具调用和结构化输出）的支持相对有限，这可能导致它们在某些复杂任务上的表现不如 OpenAI 的 Responses API。然而，部分模型如 Qwen 已经具备这些能力，显示中国在基础建设上有所投入，但行业标准和接口设计的国际化程度仍有提升空间。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将信息检索与生成模型相结合的技术，广泛应用于需要外部知识支持的 AI 任务。近年来，随着自主 AI 代理（Agent）的引入，部分 RAG 系统进化出自主规划和决策能力，能够动态优化检索策略、迭代推理并处理复杂任务。本文将深入探讨这些 RAG 工作的技术原理、实现方式、工具支持以及在客户支持、医疗保健、金融、

MCP 协议由 Anthropic 于 2024 年 11 月开源，旨在标准化大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具的交互。它采用客户端-服务器架构，允许 AI 模型通过统一接口访问各种资源，如数据库、API 和本地文件。这种协议的开放性鼓励了开发者社区的创新，尤其是在构建自主 AI Agent 方面。