大模型开发

本文介绍了基于RAGFlow自定义解析工具的实战经验，通过优化文档解析环节，提升RAG系统整体性能。

大模型扮演大脑，Function Call是手脚，而Agent是负责统筹整个流程、确保任务完成的那个“总指挥”。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将大型语言模型（LLM）与外部知识源动态融合的技术框架。

RAG（Retrieval-Augmented Generator）是一种将“检索”（retrieval）和“生成”（generation）结合在一起的模型框架。

正如知名AI专家Andrej Karpathy所言：“多数AI Agent的失败，并非模型能力的失败，而是上下文工程的失败。”本文将带你深入理解上下文工程的奥秘。

LangChain 表达式语言 (LCEL) 是 LangChain 的核心，它提供了一种声明式的方式来组合和编排组件，构建从简单到复杂的链 (Chains)。LCEL 的设计哲学是让构建过程透明、可

欢迎来到 LangChain 教程的第一章。在开始构建强大的 LLM 应用之前，我们需要先正确地安装 LangChain 并设置好我们的开发环境。

如今，像Qwen3-Coder这样的大模型，已然不再是单纯的“副驾”了，它正努力地想要成为能够独自完成复杂编程任务的“自动驾驶系统”呢。在这背后，是一场从模型架构层面开启的、专门针对代码特性的深度重构

AI落地时，RAG与微调的选型往往让人犯难：选这个怕适配性不够，选那个又担心成本超支？其实，答案藏在行业特性里。