深度理解：使用AI理解用户意图和页面结构智能执行：自适应地执行浏览器操作状态管理：跟踪和维护浏览器状态学习优化：从经验中学习并改进安全保障：确保操作的安全和隐私通过这样的架构，Browser Use 能够实现高度智能化的浏览器自动化，使AI Agent能够完成从简单到复杂的各种浏览器操作任务，接近甚至超越人类操作水平。

Dify：低代码AI应用开发平台一个开源的LLM应用开发平台，提供可视化工作流编排、提示词工程、模型管理、应用发布与监控等功能，让开发者可以像搭积木一样快速构建基于大语言模型的应用程序。MinerU：专业非结构化数据处理引擎一个开源的非结构化数据（如PDF、Word、PPT、图片）解析与处理引擎，专为RAG场景优化，能深度提取文档中的文本、表格、图片、标题结构等元素，并进行高质量的向量化处理。合体

Qwen2-7B是通义千问团队发布的第二代开源大语言模型，在推理、数学、代码等多项基准测试中表现优秀。是一个基于Hugging Face生态的微调框架，支持多种参数高效微调技术（如LoRA、QLoRA），并提供可视化Web界面，极大简化了微调流程。支持多种模型架构：Qwen、LLaMA、Baichuan、ChatGLM等集成多种微调方法：全参数微调、LoRA、QLoRA、冻结微调等提供Web UI

NIM 是GPU 加速的推理微服务套件，核心架构为“预优化容器 + 标准化接口 + 多环境适配”容器化封装：每个 NIM 对应一个 Docker 容器，内置模型文件 + 推理引擎（TensorRT-LLM/VLLM/SGLang） + 运行时依赖，支持 Llama 3.1、GPT-4o 等主流模型；标准化 API：提供与 OpenAI 兼容的等接口，同时支持 NVIDIA 扩展功能（如工具调用、多

效率层面：Embedding的低耗特性保证检索速度，Rerank仅处理小规模候选集，不影响系统响应精度层面：Rerank的深度语义分析修正Embedding的检索偏差，显著提升结果相关性场景适配：广泛适用于搜索、推荐、RAG、多语言检索等需平衡效率与精度的场景，是大模型时代的核心技术组合。

通过本指南，企业可以在60分钟内完成从环境部署到智能体上线的全过程。环境配置标准化：使用脚本自动化安装，减少人为错误知识库优化：根据业务场景选择合适的Embedding模型和检索策略工作流精细化：通过节点调试确保业务流程稳定可靠集成扩展性：企业微信接入只是开始，可扩展至其他业务系统实际部署中建议遵循"先验证后扩展"的原则，从核心功能开始逐步完善，确保每个环节的质量和稳定性。

监督微调是一种基于有监督学习的微调方法。其核心思想是利用标注好的数据集对预训练的大模型进行进一步训练，使得模型能够更好地适应特定的任务。在监督微调过程中，模型会根据输入的样本和对应的标注标签，通过最小化损失函数来调整模型的参数。监督微调的核心在于利用标注好的数据，通过最小化损失函数来调整模型的参数。在训练过程中，模型不断学习输入数据和标注标签之间的映射关系，从而提高在特定任务上的性能。强化微调结合

大模型在垂直领域使用时的修改与增强必要性检索增强生成（RAG）与微调（Fine-tuning）的选择大模型微调的种类及相关工具框架RAG与Fine-tuning的费用估算方法实际微调操作（含技巧与案例）大模型垂直领域部署大模型垂直领域部署失败的常见原因。

LLaMA Factory 多模态数据集需满足JSON 列表格式，每条样本必须包含（对话内容）和images字段名子字段要求from仅支持system（系统提示）、human（用户输入）、gpt（模型回答）valuehuman输入中需用<image>标记图像位置，gpt回答需匹配文旅场景语气images图像路径支持本地绝对路径、相对路径（相对于数据集目录）或 HTTP 链接。

最后提醒：如果只是学习微调小模型（如1.7B），RTX 4060/4070也够用；但若想长期深入，建议尽量投资。注：品牌也可选戴尔Alienware、惠普暗影精灵等，重点看GPU和散热。