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本篇文章主要讲解的是RAG的概念，以及落地相关的知识 没有读过之前的文章的小伙伴可以去了解一下之前的AI学习相关文章 《从前端到 Agent》系列｜01：LLM 核心原理与推理计算 《从前端到 Age

我们已经对LLM（大语言模型)有了基础的认知，从这一篇开始，我们将逐步从概念转向具体应用，再到实践落地。今天，我们正式进入提示词工程（Prompt Engineering）的学习

本文为 AI 学习笔记，系统讲解 LLM 大语言模型原理。先阐释其本质为基于 Transformer 的概率预测模型，再拆解文本生成四步骤、自注意力与编解码器核心机制，梳理预训练、SFT、奖励建模

如果说 LLM 是 AGI 时代的计算核心，Prompt 是我们与 AI 沟通的桥梁，RAG 是为 AI 装备的外挂知识库，那么 AI Agent（自主智能体）就是将这些能力转化为实际生产力的集大成者

带着问题找答案之 什么是构造函数？ 什么是实例？ 什么是 `prototype`？ 什么是 `__proto__`？ `[[Prototype]]` 又是什么？询问GPT，妈妈再也不用担心我不理解了，

本文深入解析了 JavaScript 中浏览器渲染机制的两个关键概念——重绘和回流。重绘指的是页面元素的外观变化，代价相对较小；回流则是当元素尺寸或布局变化时，浏览器重新计算布局的过程，性能消耗较大。

继上一篇，现在我们前后端数据库都已经搭建完成了，可以开始我们的前后端数据库通信链调了，在本章内容中，我们将完成整体的基础架构搭建，整个程序会有一个完整的信息回路。 连接数据库 我们首先要在koa项目中

this 是 JavaScript 中动态绑定的复杂概念，指向取决于函数的调用方式。在普通函数中，this 指向调用它的对象，而在箭头函数中，this 会在定义时绑定上下文

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