一旦我们训练好了 LLM，它就会有一些用于文本生成的模型权重。向量数据库在这里扮演什么角色呢？让我解释一下矢量数据库如何帮助 LLM 生成更准确、更可靠的结果。

传统RAG（检索增强生成）依赖向量化检索，流程复杂且资源消耗大。而Agentic RAG提供了一种更轻量的替代方案——无需向量化，仅需结构化内存数据库即可实现高效检索+生成。

目前大模型的发展日新月异，模型架构快速迭代、各类 AI 工具与概念层出不穷——Cursor、Codex、Augement、Trae、Qoder 等等等等，面对这些海量信息，真是让人头大。

本文将用通俗易懂的语言，为你拆解大语言模型(LLM)背后的核心工作流程。大模型处理问题主要包含五个关键环节，分别是：分词 、词嵌入、位置编码、自注意力机制和自回归生成。

大模型虽然强大，却难以获知你单位的内控制度、你部门的规章细则，更别提最新的制度更新或地区特有的专业术语。

今天给大家推荐的这个项目，使用Unsloth训练自己的R1模型，就是一个端到端的 强化学习 推理模型训练实践，不仅跑得通，还跑得快。

本文将深入解构 SKILLS 的三层分层加载架构，探讨它如何解决传统 Agent 上下文膨胀、领域任务成功率低的核心痛点。我们将通过一个完整流程展示 SKILLS 如何工作，并延伸思考它对现有 MCP

作为一个对 LLM 工作原理很感兴趣，但又常常被各种零散教程绕晕的人，我读完 Sebastian Raschka 的《从零构建大模型》之后，其实挺松一口气的。

学AI大模型也有一段时间了，之前学大模型一直都是东一榔头，西一棒槌，这学一点那学一点，网上很多名义上说是系统化大模型教程的，到后面也是零零散散，拼拼凑凑的教程，我花了几个月的时间才构建起对大模型的整体

本篇为理论篇。 1. 引言 Agentic框架通过使自主系统能够动态感知、推理和行动，彻底改变了AI领域。本节将探讨Agentic框架的核心概念，并阐述开源解决方案对现代AI开发创新和扩展的重要性。

通过对比主流框架并深入剖析LangGraph的图结构与状态管理机制，我们展示了如何构建具备记忆、工具集成和人机协同能力的复杂系统。

作为一名AI从业者，亲测后发现它不仅是一个可落地的项目，更是入门大模型训练的绝佳教程。今天就带大家手把手体验这个“大道至简”的实战过程。

提示词的质量直接决定了大模型输出的质量，对于开发人员来说，学习完成后就能够快速上手、即时获益，是开启大模型学习之路性价比之选~

论文类文档是 RAG 应用中最具挑战性的解析类型之一。 与普通 pdf 或 ppt 不同的是，paper 通常包含复杂的版面结构：摘要、公式、表格、参考文献等，且跨且跨页、双栏、脚注等情况极为常见。

n8n是一个强大的工作流自动化工具，允许用户通过可视化方式连接不同的应用程序和服务。它将AI功能与业务流程自动化相结合，它可以帮助开发者和非技术人员创建复杂的工作流，实现数据在不同系统间的自动传输和处

随着大语言模型（LLMs）的出现，人工智能取得了巨大飞跃。这些强大的系统彻底改变了自然语言处理，但当它们与智能体（即自主推理、规划和行动的能力）相结合时，其真正潜力才得以释放。

在应用落地方面，比如一些agent应用的落地，更离不开本地模型的部署，那说了这么多，如何正确的本地部署一个大模型呢？

本篇将探讨如何使用 Python 从零开始构建一个Agent。该Agent能够根据用户输入做出决策，选择合适的工具并执行相应任务。让我们开始吧！

作为一个新手，我深知初学者的痛点。所以这篇文章，我会用最直白的语言，带你从零开始，一步步搞懂Token到底是什么，为什么它如此重要。