大模型入门到实战

在 AI 技术飞速迭代的当下，“Context Engineering（上下文工程）” 强势闯入大众视野，在 AI 圈掀起讨论热潮，连领域权威 Karpathy 都为其发声，足见其在 AI 发展进程中

LangGraph 不仅仅局限于电商智能客服这一场景，在智能写作辅助、智能法律咨询、智能教育辅导等众多领域，都有着广泛的应用前景。它为大模型的落地应用开辟了新的道路，让我们能够更加充分地享受到大模型技

在 AI 领域，Scaling Law（缩放定律）可以说是一个相当重要的概念，它主要描述的是模型性能与模型规模（参数量）、数据集规模、计算资源三者之间的强相关关系。简单来讲，就是模型规模越大、数据集越

大模型微调绝非易事，它涉及到深度学习、自然语言处理、机器学习等多个领域的专业知识，需要面试者对模型架构、训练算法、数据处理等方面有深入的理解和丰富的实践经验

在实际应用中，记忆对于大语言模型至关重要。以智能客服为例，客户咨询产品问题时，往往是多轮对话。如果客服系统背后的大语言模型没有记忆，客户每次都要重复之前说过的信息，体验会非常糟糕

在大模型开发的广阔天地中，LangChain 宛如一颗璀璨的明星，为开发者们提供了强大的支持和便利。它就像是一个万能的工具箱，里面装满了各种实用的工具，帮助我们更高效地构建基于大语言模型的应用程序

如果把大模型比作一个超级大脑，那么 LangChain Agent 代理就像是这个大脑的 “智能助手”。当我们向大模型提出一个复杂问题时，它不再只是单纯地凭借自身的知识储备来回答，而是借助 Agent

LangChain从0到1实战：手把手教你实现RAG 更多LangChain框架知识，搜索【码上有模力】GZH 一、引言 在大模型的广阔天地中，RAG（Retrieval-Augmented Gene

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解锁17种RAG秘籍，大模型生成质量狂飙之路 更多大模型知识，搜索【码上有模力】，解锁RAG全流程知识 什么是 RAG 在大模型的发展进程中，RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmente

LightRAG：大模型时代的低成本检索利器 大模型浪潮下，RAG 技术的困境与曙光 在科技飞速发展的当下，大语言模型（LLMs）已成为人工智能领域的璀璨明星。从最初惊艳世人的 GPT-3，到如今功能

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