大模型开发

本系列文章将带你从零开始，深入 AI 应用开发的世界。作为开篇，我们先来解决最核心的痛点：如何让 AI 变得更“靠谱”。

AI Agent 已从“拿着锤子找钉子”进化到了“精细化分工”，分出了清晰的四层金字塔。今天，我带你扒开全景：从用户偷懒到大神建壁垒，一文选对你的“数字员工”。

这是一个为小白设计的、为期6个月的大模型学习计划。这个计划注重循序渐进，强调基础先行，再逐步深入核心概念和实践。

基于 Dify 实现 RAG、Agent “大模型应用落地”是目前企业落地 AI 场景最简单也是必须的路径，我分两篇文章，从“原理->Dify 部署->模型私有化部署->Agent 搭建案例” 完整演

基于 Dify 实现 RAG、Agent “大模型应用落地”是目前企业落地 AI 场景最简单也是必须的路径，我将分两篇文章，从“原理->Dify 部署->模型私有化部署->Agent 搭建案例”完整演

微调大语言模型是利用特定任务或领域的定制数据集，对预训练模型进行调整；而检索增强生成（RAG）则将检索系统与生成模型相结合，动态地将外部的、最新的知识融入生成结果中。

当我们向AI大模型输入“今天天气不错”，它看到的并不是这六个汉字，而是一串冰冷的数字。然而，它却能从中理解语义，并生成富有逻辑和情感的回应。

今天，我们就来揭开这道桥梁的神秘面纱，探索大模型认知语言的基石——语言的数字化表示，并聚焦于这其中的第一个关键步骤：分词 (Tokenization)。

从今天起，将会开启一个全新系列，这个系列将会帮助你从零开始，学习大模型知识，最终学会如何开发一个智能体。