RAG通过“外挂知识库”弥补了大模型的短板，成为企业落地AI的关键技术。未来，随着模块化设计、多模态检索等方向的发展，RAG将在更多场景中展现价值。开发者需紧抓数据质量、流程优化两大核心，让AI真正成为业务增长的引擎。知识局限性：LLM的训练数据具有时效性，无法覆盖实时信息（如2023年后的事件）或私有领域知识（如企业内部文档）。幻觉问题：模型可能生成看似合理但实际错误的内容，尤其在缺乏相关知识的

Agent（智能体）是一种能够感知环境、自主决策并执行动作的智能实体。其本质是通过算法和模型模拟人类“思考-行动”的闭环过程，具备目标导向性和环境交互性。在人工智能领域，Agent特指基于大模型（如GPT、Qwen等）构建的智能程序，能够通过自然语言交互完成复杂任务。在本博客前三节进行白话解释其内容。自主性：无需人工干预，独立规划任务步骤（例如拆解“规划旅行”为查机票、订酒店等子任务）。工具调用能

在大模型应用开发中，从零构建一个具备文件操作、子 Agent 协作、上下文管理、容错修复等全维度能力的智能体（Agent），往往需要大量的底层封装和踩坑。而 DeepAgents 框架正是为解决这一痛点而生 —— 它基于 LangChain/LangGraph 生态，通过高度封装的中间件体系，让开发者一行代码就能创建出具备生产级能力的 “深度 Agent”，无需重复造轮子。

DeepSeek作为当前领先的开源大模型体系，其V3和R1系列模型凭借强大的自然语言处理能力和灵活的架构设计，已成为企业智能化转型的重要基础设施。

Rerank（重排序）是提升信息检索与生成系统精度的核心技术，尤其在RAG（检索增强生成）和大模型推理流程中起关键作用。简单来说，就是给搜索结果“二次打分”，把最相关的内容排到最前面。它像是一个“智能筛选器”，解决信息过载的问题，尤其在AI问答、搜索引擎等场景中至关重要。

本博客将全面探讨构建系统的需求分析框架到深入解析华为昇腾算力的支持能力，再到提供详尽的显卡信息对比和大模型微调所需的显存资源指南。特别针对Qwen系列与DeepSeek蒸馏模型，将详细介绍其微调显存需求、优化策略及硬件选型建议。

大模型微调，简单来说，就是拿一个已经训练好的“基础（Base）大模型”（比如BERT、Qwen、deepseek这些大家伙），然后根据你的具体任务，再稍微训练一下，让它更懂你要做的事情。你可以把它想象成一个已经学了很多知识的学生，现在你只需要再教它一些特定的技能，它就能在你需要的任务上表现得更好。例子：假设你有一个已经学会了各种语言知识的AI模型（比如BERT），现在你想让它专门做“情感分析”，就

在当今快速发展的科技世界里，人工智能（AI）已经成为推动社会进步和创新的关键力量。从智能家居到自动驾驶汽车，再到复杂的数据分析与预测模型，AI的应用无处不在，并不断拓展着人类认知和技术实现的边界。而在众多引领这场智能革命的企业和研究机构中，DeepSeek以其独特的核心技术和前瞻性的研究方向脱颖而出，成为行业内外关注的焦点。本文旨在为读者提供一个深入了解DeepSeek的机会。DeepSeek是一

本博客将全面探讨构建系统的需求分析框架到深入解析华为昇腾算力的支持能力，再到提供详尽的显卡信息对比和大模型微调所需的显存资源指南。特别针对Qwen系列与DeepSeek蒸馏模型，将详细介绍其微调显存需求、优化策略及硬件选型建议。

语音识别特征提取是语音处理中的一个重要环节，其主要任务是将连续的时域语音信号转换为连续的特征向量，以便于后续的语音识别和语音处理任务。在特征提取阶段，这些特征向量能够捕捉到语音信号中的关键信息，如音调、音色和音节等。时域特征提取：包括自相关函数、方差、峰值等。频域特征提取：如傅里叶变换、快速傅里叶变换、波束傅里叶变换等。时频域特征提取：包括短时傅里叶变换、波形分解、时频图等。高级特征提取：涉及语言