大模型教程

本报告旨在梳理和分析2025年市场上被广泛讨论和使用的主流大型语言模型，基于公开的技术报告、基准测试结果、在线反馈及用户使用情况，深入探讨各模型的特点、擅长领域及典型应用场景，为用户和开发者选择和应用

今天想和大家分享一份来自谷歌的技术白皮书《Prompt Engineering》，主题聚焦于“提示词工程”，长达68页的提示词指导。

近年来，大型语言模型 (LLM) 如雨后春笋般涌现，它们在各种任务中展现出惊人的能力。然而，即使是再强大的 LLM 也并非完美无缺。它们可能会缺乏特定领域的知识，或者在处理一些需要最新信息的任务时表现

LangGraph 是一个由 LangChain 团队开发的库，用于构建复杂、有状态的应用程序，特别是那些需要循环和条件控制的 AI 工作流。

希望通过本文的介绍，能够帮助大家对大模型 Embedding 有更深入的理解，为在人工智能领域的探索提供一些帮助。

RAGFlow 是一个开源的检索增强生成（RAG）引擎，其核心价值定位旨在高效地连接用户查询与知识库，通过检索相关文档片段，并结合大语言模型（LLM）生成精准、上下文相关的回答。

RAG，本质上是一种结合搜索技术和大型语言模型（LLMs）的技术。它通过从数据源中检索信息来辅助LLM生成答案。

MCP 最近在 AI 领域 引发了 广泛关注，特别是在 海外各大社区 中，大家热烈讨论，热度 相当高。

通过 n8n，用户可以拖拽节点，轻松搭建复杂的 AI 工作流。每个节点都支持上千种插件，可灵活集成各类外部系统，实现数据在不同系统间的自由流转。