掘金·日新计划

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。

💡 图解Transformer生命周期：训练、自回归生成与Beam Search的视觉化解析本文较长，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，尽在个人主页。本文深入解析Transformer模型的训练与推理机制，通过可视化图解和完整代码实现，系统讲解训练过程、自回归生成原理以及Beam Search优化策略。

Masked LM革命：解析BERT如何用15%掩码率颠覆NLP预训练本文较长，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BERT的核心机制，深入讲解Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction预训练任务，通过数学原理、架构设计和代码实现揭示BERT如何学习通用语言表示。

图解Transformer核心组件：数学推导+代码实现+实战应用本文较长，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Transformer编码器的核心组件，通过数学原理、可视化图解和完整代码实现，全面讲解位置编码、层归一化、前馈网络和残差连接的设计思想与实现细节。

大厂特邀大咖万字深度穿透：Transformer核心模块实现细节大揭秘本文较长，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Transformer的核心创新——Self-Attention机制，通过数学推导、代码实现和可视化，全面讲解Query/Key/Value概念、Scaled Dot-Product Attention原理以及Multi-Head Attention实现细节。

深度解构神经网络的底层引擎：从感知机到反向传播的数学之旅本文较长，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。本文系统讲解神经网络核心原理，涵盖感知机模型、激活函数、损失函数和反向传播算法，结合数学推导、可视化图解和代码实现，帮你彻底掌握神经网络工作机制。

AI大模型应用实战之GPU加速实战：手把手教你配置TensorFlow/PyTorch深度学习环境本文较长，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。本文手把手教你搭建专业的深度学习开发环境，涵盖Anaconda配置、虚拟环境管理、Jupyter Lab使用和GPU加速设置，附详细代码和排错指南。