文章详细介绍了如何使用LangChain框架构建RAG（检索增强生成）系统。从环境准备、DeepSeek模型调用、文档加载分割，到文本嵌入向量化存储、重排处理、提示词设计、链构建及推理全过程。结合阿里云百炼嵌入模型、FAISS向量数据库和BAAI重排模型，实现了完整的大模型应用开发流程，为开发者提供了一套实用的技术方案。

大语言模型推理分为Prefill和Decode两个阶段。Prefill阶段并行处理输入prompt，通过自注意力机制和KV Cache构建理解基础，是计算密集型阶段；Decode阶段串行生成输出，复用KV Cache逐步预测下一个token，是内存带宽密集型阶段。这种分工设计基于输入输出特性的根本差异，通过针对性优化各自性能瓶颈，实现了推理效率的最大化。

赖利蔡斯，27岁的Python程序员，现在拥有一家自己的小型软件公司。

本文介绍了大模型推理引擎与框架的区别，以及10+主流大模型推理工具/引擎/框架，包括LM Studio、llama.cpp、Ollama、vLLM、SGLang等。根据用户类型和使用场景将工具分为三类：普通用户、个人开发者和企业用户，详细分析了各类工具的特点、技术优势及适用场景，帮助读者根据自身需求选择合适的推理框架，实现大模型的高效部署与应用。

文章提出AI时代普通人抓住红利的三个步骤：首先从工作场景出发，使用AI工具提升时间价值；其次打破专业壁垒，借助AI工具拓展能力边界；最后成为超级个体，结合AI与个人IP成立一人公司。强调AI是用出来的而非学出来的，专业技能与AI工具结合才能发挥最大价值，持续学习才是AI时代的核心竞争力。对程序员和小白而言，AI是当下值得把握的确定性机会。

本文对比了两种大模型部署工具：Ollama和vLLM。Ollama基于Go语言，采用"开箱即用"理念，适合个人开发者，通过容器化封装简化模型运行。vLLM基于PyTorch，创新引入PagedAttention技术解决显存效率与吞吐量瓶颈，支持张量并行和流水线并行，可横向扩展至多机多卡集群，适合生产环境。文章提供了两种工具的安装和使用示例，帮助开发者选择合适的部署方案。

本文深入解析LLM推理引擎技术演进，涵盖Transformers动态图机制、llama.cpp量化优化、vLLM分页内存管理等核心技术。通过操作系统类比方式，清晰呈现各引擎特点与适用场景，为个人开发者、企业服务、受限硬件和国产化需求提供精准选型指南，助力大模型工程落地。

文章介绍了2024年大模型热潮下，国内科技巨头积极布局，AI人才缺口巨大导致薪资飙升。针对程序员群体，文章强调学习大模型技术的重要性，提供了从提示词工程到微调开发的七个学习阶段，并附有104G学习资源包。掌握大模型技术不仅能提升个人竞争力，还能抓住AI时代红利，实现职业转型和增收。

PaddleOCR-VL-1.5版实现重大升级，采用多边形标注替代矩形标注，显著提升弯曲、倾斜等形变文档解析能力。新增文本检测与印章识别功能，增强生僻字、古籍文本、多语言表格识别性能，支持跨页表格合并与段落标题识别。模型扩展语言支持至藏文和孟加拉语，在五类真实场景评测中表现优于主流模型，为复杂文档解析提供强大解决方案。

本文详细介绍了Dify与LangChain v1.0集成构建企业级RAG应用的完整流程。主要内容包括：Dify的可视化工作流、模型网关和RAG引擎等核心功能；LangChain v1.0的统一Agent抽象、中间件机制等新特性；以及从环境配置到API调用的具体实现步骤。通过企业知识库问答系统案例，展示了混合检索策略、会话上下文保持等关键技术，为开发者提供了一套完整的解决方案。