大模型教程

本文介绍了如何使用Unsloth框架微调大语言模型，以《伤寒论》数据集为例训练一个中医专家模型。Unsloth显著降低了微调的资源需求。文章涵盖了从环境配置、模型选择、数据准备到训练部署的完整流程

大型语言模型 (LLM) 无疑是当今科技领域最耀眼的明星。它们强大的自然语言处理和内容生成能力，正在重塑从搜索到创意工作的几乎所有行业。

这种统一设计确保了高效的协调，同时保持了边缘部署的简洁性。三个智能体分别负责评估是否需要检索、生成有效的查询以及选择适合 LLMs 的信息。

本文将从技术本质、工作原理、在 RAG 中的应用流程，到技术挑战与演进方向，全面解析这一 “连接文本与机器理解” 的关键技术。

当你看到大模型应用开发招聘JD中"深入理解Agent"这个要求时，HR和技术面试官到底在考察什么？本文为你拆解Agent技能的各个层级，明确什么才算"深入理解"。

掌握RAG，就是握住了AI时代智能应用的核心竞争力！ 无论你是开发者、产品经理，还是AI探索者，理解RAG的奥秘，都能让你在AI浪潮中看得更清，走得更远。

今天为大家分享一款从RAG基础知识到高级实现的宝藏级开源指南——bRAG-langchain，帮你轻松跨越检索增强生成的学习门槛。我自己在学习过程中也通过这个项目也收获很多。

别担心，今天我就来带你一步步在本地电脑上部署属于你自己的大模型！无需深厚的技术背景，只要跟着做，30分钟内就能搞定！

别急，今天就带你了解一种让AI“进修深造”的技术——微调（Fine-tuning），教你如何把一个大而全的通用AI，变成你所在领域的专业顾问！