本文解析企业为何需要结合大模型搭建本地知识库，介绍六种常见实现方案，并从技术选型、部署落地到准确率提升提供全面指导。文章通过数据预处理、检索优化、重排序、生成控制和持续进化等策略，帮助读者解决RAG系统中的准确性和可靠性问题，为企业构建高效、安全、精准的本地知识库提供实用参考。

本文详细介绍了大模型微调数据集的构建全流程，包括明确目标、数据收集、标注、清洗、增强和划分等关键步骤。以DeepSeek-R1医学数据集为例，展示了如何从开源网站获取数据，通过人工与AI结合方式进行标注，确保数据格式符合模型要求，并提供了数据验证方法。文章强调数据质量对模型微调效果的重要性，建议先小规模测试再逐步扩展数据集规模。

本文详细比较了2024-2025年最新的大语言模型架构，包括DeepSeek V3/R1、OLMo 2、Gemma 3、Llama 4、Qwen3等。重点分析了各模型的关键技术创新，如多头潜在注意力(MLA)、混合专家(MoE)、滑动窗口注意力、规范化层放置策略等，以及这些技术如何提升模型性能和推理效率，为LLM开发者提供架构选择参考

文章详细介绍了搭建大模型RAG系统的完整流程：首先配置Pycharm和conda环境，安装必要包如chromadb、langchain等；然后启动chromadb向量数据库并安装ollama及所需模型；最后通过代码实现RAG系统，包括加载文档、文本分割、创建向量数据库、定义提示词模板和测试问答功能。整个教程提供了从环境配置到实际应用的完整指南，帮助读者快速构建基于大模型的问答系统。

大模型的算法核心是。

大语言模型的LoRA研究综述，什么是LoRA模型？如何使用和训练LoRA模型？一文带你完全搞懂LoRA！

本文详细介绍了大模型中的Function Call功能，通过生活化案例解释了其工作原理：大模型理解问题并安排任务，外部工具执行具体操作。Function Call解决了大模型知识时效性、专业操作能力和数据私密性三大短板，实现了实时查询、办事、控制设备等实用功能。尽管存在依赖外部工具等局限，但这一技术正让AI从"话痨"转变为"实干家"，成为解决实际生活难题的智能伙伴。

文章解析了大模型参数的本质、类型和学习过程。参数是模型通过海量数据训练获得的知识和规律的数字编码，包括权重参数（决定输入特征重要性）和偏置参数（提供基础值）。参数从随机初始化开始，通过前向传播、计算损失、反向传播和调整参数的循环不断优化。参数数量并非越多越好，需平衡性能、成本与部署难度，通过知识蒸馏、剪枝和量化等技术实现模型"瘦身"而不失核心能力。

文章解析了大模型参数的本质、类型和学习过程。参数是模型通过海量数据训练获得的知识和规律的数字编码，包括权重参数（决定输入特征重要性）和偏置参数（提供基础值）。参数从随机初始化开始，通过前向传播、计算损失、反向传播和调整参数的循环不断优化。参数数量并非越多越好，需平衡性能、成本与部署难度，通过知识蒸馏、剪枝和量化等技术实现模型"瘦身"而不失核心能力。

本文详细介绍了LoRA(Low Rank Adaptation)低秩微调技术的原理及在vLLM框架中的实现。文章通过替换原始模型层、预分配显存、动态加载LoRA权重等技术，实现了在不修改原始模型的情况下，用少量额外参数高效微调大模型的能力。详细解析了LoRA的加载、切分和推理过程，为开发者提供了完整的LoRA技术实现指南。