大模型教程

如果说大语言模型（LLM）是拥有广博知识的“大脑”，那么 AI Agent（智能体） 就是为其装上了手脚和感官的完全体。它不再仅仅是回答问题的聊天机器人，而是一个能够自主感知、规划、执行并从错误中学

AG（Retrieval Augmented Generation：检索增强生成）是LlamaIndex的核心功能模块，覆盖了从数据加载、索引构建到存储管理及检索的全流程。

本期推荐和鲸社区创作者@云逸～分享的LangChain RAG系统实战项目，其完整演示了如何结合LangChain框架与Qwen3模型，从数据索引到接口服务，搭建出一个可落地的RAG问答系统。

AI智能体的时代已经到来，它不仅仅是技术人员的专属玩具，更是赋能我们每个人的强大工具。无论你是希望提升工作效率的职场人，还是对前沿科技充满好奇的学生，现在都是拥抱AI智能体的最佳时机。

在这份指南中，我们将深入探讨为什么护栏对于 AI 安全至关重要、它们如何工作，以及如何实现它们。我们还会提供一个实用的上手示例，帮助你开始构建更安全、更可靠的 AI 应用。

不是接入了大模型，就拥有了智能体； 而构建一个具备计划、推理、执行与自我反馈能力的系统，才真正迈入“智能体时代”。

印象里大模型参数动辄千亿万亿，训练成本更是天文数字，感觉像是普通人遥不可及的“屠龙之术”。但今天想跟你们聊个有意思的反例，一个叫 MiniMind 的开源项目，它反其道而行之，主打一个“大道至简”。

今天，我将为大家详细介绍如何使用LLaMA-Factory这一开源框架，从环境搭建到模型训练，再到实际应用，手把手教你打造属于自己的AI助手！

我们深度访谈了行业先行者，剖析了众多实践案例，最终汇聚成了这份70页+的报告——《企业级AI Agent（智能体）价值及应用报告》。