RAG（检索增强生成）是结合信息检索与生成式AI的技术框架，通过检索外部知识库提升生成内容的准确性。其发展经历了三个阶段：2020年Meta提出的朴素RAG（基于关键词匹配）、2021-2023年的进阶RAG（引入反馈闭环和模块化设计）、以及当前的知识增强与多模态融合阶段（采用知识图谱和智能体决策）。技术实现分为离线索引（文档分块和向量化）和在线生成（检索相关块并生成答案）两大流程，关键优化策略包

RAG（检索增强生成）是结合信息检索与生成式AI的技术框架，通过检索外部知识库提升生成内容的准确性。其发展经历了三个阶段：2020年Meta提出的朴素RAG（基于关键词匹配）、2021-2023年的进阶RAG（引入反馈闭环和模块化设计）、以及当前的知识增强与多模态融合阶段（采用知识图谱和智能体决策）。技术实现分为离线索引（文档分块和向量化）和在线生成（检索相关块并生成答案）两大流程，关键优化策略包

摘要： 大语言模型应用开发框架可分为通用型（如LangChain、Semantic Kernel）、检索增强（如LlamaIndex）、轻量级（如DSPy）和平台服务（如OpenAI API）四类。其中，LangChain作为开源框架，通过模块化设计（Chains/Agents/Memory）支持端到端应用开发，具备工具集成和记忆管理等特性，适用于问答系统、客服机器人等场景。开发者可通过安装配置、

摘要： 大语言模型应用开发框架可分为通用型（如LangChain、Semantic Kernel）、检索增强（如LlamaIndex）、轻量级（如DSPy）和平台服务（如OpenAI API）四类。其中，LangChain作为开源框架，通过模块化设计（Chains/Agents/Memory）支持端到端应用开发，具备工具集成和记忆管理等特性，适用于问答系统、客服机器人等场景。开发者可通过安装配置、

人工智能包含多种机器学习方法，主要包括传统机器学习、半监督学习、深度学习和强化学习。传统机器学习依赖人工特征工程，适用于结构化数据任务；半监督学习利用少量标注数据和大量无标注数据，降低标注成本；深度学习通过神经网络自动提取特征，擅长处理图像、语音等非结构化数据，但需要大量算力；强化学习则通过环境交互学习最优策略，适用于游戏AI、机器人控制等动态决策场景。这些方法在数据需求、特征处理和计算资源等方面

人工智能包含多种机器学习方法，主要包括传统机器学习、半监督学习、深度学习和强化学习。传统机器学习依赖人工特征工程，适用于结构化数据任务；半监督学习利用少量标注数据和大量无标注数据，降低标注成本；深度学习通过神经网络自动提取特征，擅长处理图像、语音等非结构化数据，但需要大量算力；强化学习则通过环境交互学习最优策略，适用于游戏AI、机器人控制等动态决策场景。这些方法在数据需求、特征处理和计算资源等方面

AI工程是使用数据处理、预训练模型、机器学习流水线等技术开发AI软件的系统化方法，旨在通过工程化手段提升AI应用的性能、可扩展性和可靠性。其核心支柱包括数据运维、模型运维和开发运维，目标是实现AI模型从开发到部署的全生命周期管理。

提示工程是通过优化文本输入来引导AI模型生成高质量输出的关键技术。其核心在于设计清晰指令，帮助模型准确理解需求。学习资源包括：B站视频教程（1小时入门到系统课程）、GitHub开源项目如Prompt Engineering Guide，以及《深度对话GPT-4》等专业书籍。建议先通过视频建立基础认知，再结合文档和实战案例深化理解，并持续关注RAG等前沿技术发展。该技术门槛低但落地要求高，需结合具体

提示工程是通过优化文本输入来引导AI模型生成高质量输出的关键技术。其核心在于设计清晰指令，帮助模型准确理解需求。学习资源包括：B站视频教程（1小时入门到系统课程）、GitHub开源项目如Prompt Engineering Guide，以及《深度对话GPT-4》等专业书籍。建议先通过视频建立基础认知，再结合文档和实战案例深化理解，并持续关注RAG等前沿技术发展。该技术门槛低但落地要求高，需结合具体

AI的核心是数据+算法+算力的协同，通过机器学习实现智能。理解其技术边界（如当前无法真正“思考”）有助于合理应用。如需深入某个方向（如NLP或CV），可进一步探讨！1.太详细了!20分钟搞懂100个AI大模型常见的名词概念,内容通俗易懂,零基础小白大模型入门,少走99%弯路!大模型/LLM - 哔哩哔哩2.AI术语宝典:100+人工智能行业核心词汇 - 度小视3.人工智能行业,100个行业术语 -