文章介绍了一个基于上下文工程的Agent后端架构方案，将Agent核心分为四大模块：工具模块和管理、上下文管理、LLM模块和Agent形态执行器。详细阐述了各模块的设计与实现，包括LLM模块的工厂函数和服务类、工具模块的定义和管理、上下文管理的统一处理以及执行器的多种形态。提供了CLI脚手架工具帮助开发者快速理解和实现该架构，强调开发重心应放在上下文获取和整理上，同时保持LLM作为核心。这种设计模

摘要：本文提供零成本快速搭建私有AI知识库的完整教程，使用开源平台Dify在10分钟内实现本地化部署。内容涵盖Dify安装、知识库创建（支持本地文档和Notion导入）、文本处理优化、对接本地大模型等关键步骤，最终构建能基于个人资料智能应答的AI助手。整个过程无需编程基础，解决个人资料分散管理难题，实现隐私安全的智能知识管理方案。

文章摘要：本文探讨了大模型在建筑设计规范问答中的局限性，如信息陈旧、知识结构缺失等问题，并提出采用检索增强生成（RAG）技术解决方案。作者详细介绍了从文档预处理、API配置到构建本地向量知识库的全流程，通过将《民用建筑设计统一标准》转化为结构化知识库，实现了专业问题的精准检索与回答。该系统能自动定位规范条款，显著提升了回答准确性，将传统查阅方式升级为智能交互模式。

RAG（检索增强生成）是一种结合检索技术与大模型生成的方法论，旨在解决大模型的知识更新、幻觉和时效性问题。其核心在于通过搜索技术（包括字符串匹配、分词、语义检索等）获取高质量上下文，再交由大模型生成内容。针对格式化数据，可利用大模型生成查询语句进行检索。掌握高效搜索技术对构建优质RAG系统至关重要。同时，AI技术发展催生了Prompt工程师、大模型算法工程师等新兴岗位，学习大模型技能将成为未来职业

当前AI大模型技术正以燎原之势渗透各行各业，对程序员群体而言，这不仅是技术迭代带来的挑战，更是实现职业跃迁的黄金机遇。如今，大模型已褪去实验室的神秘光环，全面走向产业级应用，不仅催生出大批高薪岗位，更为不同技术栈的程序员开辟了全新的转型赛道。

很多程序员迟迟不敢开启大模型学习之路，无非是担心“基础差”“没时间”“学不会”。但实际上，学习大模型的最大障碍，不是能力不足，而是犹豫和拖延。大模型应用开发的入门门槛并不高，只要找对方法、循序渐进，普通程序员也能快速上手。如果你是零基础，现在就可以从Python基础和Prompt工程开始，每天花1小时学习、1小时实操，逐步建立信心；如果你有一定开发基础，可直接从简单的API调用项目入手，快速感受大

本文详解了从零构建小型语言模型(LLM)的全过程，包括文本编码、嵌入层、注意力机制和Transformer架构等核心组件。通过简单代码示例，帮助读者理解大模型底层实现原理，打破神秘感，成为真正懂大模型的开发者，而非仅会调用API的使用者。RoadMap。

作为LLama系列的最新版本，LLama3在性能和适用性上都得到了显著提升，成为了研究者和开发者关注的焦点。然而，要在特定领域中充分发挥LLama3的潜力，微调（Fine-tuning）技术显得尤为重要。之前的研究表明，弱智吧对于评估大模型的能力十分有参考意义。本文以弱智吧的数据为例，详细阐述如何在自己的数据集上进行微调。使用的算力平台为。

大型语言模型(LLM)代表了从指令编程到学习型智能的范式革命。通过海量文本数据训练而非明确规则，LLM实现了极致的灵活性、持续的适应性和无限的扩展性。从1966年的ELIZA到2023年的GPT-4，LLM经历了六个数量级的参数增长。其工作原理分为分词、嵌入和Transformer三个步骤，通过自注意力机制理解语言模式。训练LLM需要海量数据、强大算力和巨额成本，但微调技术让普通企业也能定制AI应

在任正非看来，模型的应用有时比模型本身还有前途，华为会做AI的底层算力平台。第一财经 李娜卖铲子的人这一次对自己“动手了”。当地时间2月26日，在巴塞罗那举行的MWC展会上，华为董事、ICT产品与解决方案总裁杨超斌发布了通信行业首个大模型。这是盘古大模型3.0版本发布七个月后，该公司在大模型领域的又一重要动作。值得注意的是，这是华为第一次在自己“老本行”通信领域，将AI大模型能力集中打包成单独的解