掘金·日新计划

🚀碾压传统方案！vLLM与TGI/TensorRT-LLM性能实测对比本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。随着大语言模型（LLM）在生成式AI产业中广泛应用，如何高效、经济地部署和推理这些庞大的模型，成为每一位开发者和企业面临的核心挑战。尤其是在构建真实的在线AI应用时，性能瓶颈、资源浪费、高昂费用等问题层出不穷。

🔥MoE技术大揭秘：混合专家模型如何重塑AI大模型？本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。近年来，混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）技术在大模型领域迅速崛起，成为解决计算效率和扩展性问题的关键创新。我将从核心原理、显著优势、落地应用以及当前挑战四个方面，全面解析MoE技术。内容力求深入浅出，并结合图文增强理解。现在，让我们一起揭开MoE的神秘面纱。

💡小白都能看懂的RAG分块实战：从递归分割到LLM智能拆解的全解析本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。在构建RAG（检索增强生成）系统时，文本分块质量直接影响知识检索精度与LLM输出效果。本文将深入解析五种分块策略的工程实现与优化方案。文中还会放一些技术文档，方便大家更好的理解RAG中常见的技术点。

✅掌握ReAct=掌控AI代理灵魂：从工具调用、循环架构到生产级优化本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。ReAct（Reasoning + Action）是一种让大语言模型（LLM）自主完成任务的核心架构。与传统直接生成答案的模式不同，ReAct 要求代理交替执行以下两步：

✨17种RAG实现方法：全面提升生成质量本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。由于文章篇幅有限，文末还额外给大家整理了一些技术文档，相信对你会有不少的帮助。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。

🔥开源碾压闭源！Qwen3-Coder终端接入指南，小白也能玩转本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院通义千问最新开源的Qwen3-Coder已成为编程大模型的标杆。其核心技术亮点包括：

使用 Claude Code 的自定义 Sub Agent 完善博文写作体验#金石焕新程#Claude Code ! Claude Code ! 停不下来了~ 两天前, Claude Code 可以自定义自己的 AI Agent 了 -> docs.anthropic.com/en/docs/cla….

🚀深度解析Agentic RAG：如何突破模型的知识边界本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院在AI大模型应用开发中，大型语言模型（LLMs）的内在知识局限性始终是核心挑战。模型训练数据的有限性（如时效性问题和私域数据缺失）导致其无法独立处理动态或垂直领域的任务。为此，检索增强生成（RAG）技术应运而生，并经历了从简单流水线到高度自主智能体的重大演化。本文将深入探讨RAG的技术演进、关键突破（如Agentic RAG和DeepSearch），以及未来向通用型智能体的发展趋势，为开发者提供实用洞见。

👉LLM的进化路线、领域微调及NLP的应用落地方式本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院技术突破：现存挑战：

🚀解密向量空间：AI开发者必学的RAG架构与代码全解本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。核心组件作用：

AI大模型技术社

✅2025全网最具权威深度解析并手写RAG Pipeline本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。文末还有粉丝福利，实力宠粉。为了帮助大家从底层更好地理解 RAG 的工作原理，带你撕开技术黑箱，仅用numpy等Python基础库构建RAG系统，从零手撕RAG内核！从文本划分、向量化、相似度检索到生成优化，逐行代码解剖检索增强生成的核心逻辑，更深度解析9大实战技巧：从智能分块策略到动态上下文压缩，助你突破回答质量瓶颈。拒绝做调参工具人，这次彻底掌握RAG的底层基因！

大模型学习进阶路线图：从Prompt到预训练的四阶段全景解析本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。在探讨大模型（LLM）的四阶段技术时，我们可以从Prompt Engineering（提示工程）、AI Agent（人工智能代理）、Fine-tuning（微调）以及Pre-training（预训练）这四个关键阶段来详细阐述，这四个阶段技术层层递进。

Embedding进化论：从Word2Vec到OpenAI三代模型技术跃迁本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。嵌入（Embedding）是将离散对象（单词、句子等）映射到连续向量空间的数学过程。给定文本对象 xx，嵌入函数 ff 满足：

解构高效提示工程：分层模型、文本扩展引擎与可视化调试全链路指南本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。结语：通过本方案，企业级AI系统提示工程迭代效率可提升300%，输出质量平均提高45%。更多AI大模型应用开发学习视频内容和资料，尽在聚客AI学院。

🚀拒绝试错成本！企业接入MCP协议的避坑清单本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。核心作用：解决传统情感分析中“上下文缺失”和“动态场景适应”难题

工业级Prompt设计手册：构建高准确率AI应用的10个黄金法则本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。从理论到实践，掌握Zero-shot/Few-shot Prompt设计精髓。

「实战指南」90%+准确率的BERT微调：情感分析模型落地指南本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。从零掌握BERT微调核心技术，一小时构建工业级文本分类模型。

🧠 预训练核心解密：Masked Language Model运作原理解析本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。本文深入剖析大模型迁移学习核心机制，结合Hugging Face实战代码，掌握预训练模型高效应用之道。

🔥 Transformers实战：Text分类×SQuAD问答×CoNLL实体识别（含超参调优方案）本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。本文将通过代码实战带你快速掌握NLP三大核心任务，使用Hugging Face Transformers库实现工业级AI应用开发。

🛫AI大模型训练到发布一条龙：Hugging Face终极工作流本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。本文全面解析Hugging Face Transformers库的核心功能，通过丰富示例和最佳实践，带你快速掌握预训练模型的加载、使用和微调技术。