大模型开发

这些流程让大型语言模型 (LLM) 能够与各种工具（如网络搜索引擎或向量数据库）协同工作，从而高效响应用户查询。通过这种动态协作，LLM 能根据每个查询请求智能地选择最合适的工具。

在这样的大背景下，想要深入了解大语言模型的理论基础、核心算法以及工程实践方法，就需要一本专业且全面的书籍作为指引，而《大规模语言模型：从理论到实践（第 2 版）》正是这样一本不可多得的佳作。

这本中国人写的大模型书已经在外网被很多人引用为 2025 年最好的大模型教材，reddit、X 上很多人在推荐，有人说第一次知道大模型到底在干嘛。

RAG（Retrieval Augmented Generation：检索增强生成） 是一种增强大模型上下文来提高大模型回答准确性的有效且重要手段。通过检索特定内容也保障了企业数据的安全。

LLM火了这么长时间，RAG、mcp、embedding等技术名词也出现在了日常的公众号文章中，你有了解过这些技术吗？

今天这篇文章旨在探讨如何从零开始学习大语言模型（LLMs）。这里所说的“学习”，并非指如何使用API接口，而是要真正理解其底层运作机制——从核心数学原理到架构细节，再到模型训练后的优化与对齐全过程。

RAG系统的成本控制绝非单一技术能解决，而是向量压缩、模型蒸馏、智能缓存三位一体的系统工程。技术负责人需结合业务特性，在效果与成本之间找到最佳平衡点。

本文将带您深入探索 bRAG-langchain，理解其核心架构，并领略其如何通过一系列进阶技术，将一个基础的 RAG 应用逐步打造成一个智能、高效的知识问答系统。

检索增强生成 (RAG) 是一种 AI 框架，它结合了传统的信息检索系统（如搜索引擎或数据库）与大型语言模型（LLMs）的生成能力。