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现代 AI 知识库基石：文本嵌入、向量数据库与 RAG 原理全解析文本嵌入模型是大语言模型的基石和早期雏形，大语言模型则是文本嵌入模型结合“动态上下文理解”产生的巨大飞跃，这篇博客会从文本嵌入出发，由浅入深去探索文本嵌入、向量数据库、RAG 的本质。

数据库询问RAG框架Vanna的总体架构Vanna是一个数据库询问的RAG框架，可以通过自然语言来和数据库对话。本质上来说Vanna是以RAG框架的模式来设计的。其中有一个训练的过程，而所谓训练的过程其实就是把相关知识，包括：DDL，table信息，相关文档等信息，添加到向量数据库中。

MIT有研究表示使用人工智能导致智力下降我们认为我们研究中一些最引人注目的观察结果源自第4节，在该节中，脑-大型语言模型（Brain-to-LLM）参与者显示出比大型语言模型（LLM）组的第1、2、3节更高的神经连接性（网络范围内的α、β、θ和δ波段定向连接的峰值）。

SFT-指令微调是什么？SFT的流程是怎样的？1、什么是SFT？SFT，全称是 Supervised Fine-tuning(有监督微调)，在大语言模型中通常指“指令微调”。

【论文阅读】A Survey on Knowledge-Oriented Retrieval-Augmented Generation（4）代码地址：GitHub - USTCAGI/CRAG-in-KDD-Cup2024【论文阅读】A Survey on Knowledge-Oriented Retrieval-Augmented Generation（1）-CSDN博客

📈 15分钟构建AI工作流：LangGraph+Dagre自动排版全解本文较长，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学院核心特性：实现技术：

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LLM大语言模型不适合统计算数，可以让大模型根据数据自己建表、插入数据、编写查询sql统计例如有如下数据：表示的是某班级学生各科目的分数，假如我们想让大模型统计该班各科目成绩的总分，最能想到的方法就是编写如下的提示词扔给大模型：

Linux系统安装部署GraphRAG完全指南GraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented Generation）是微软开源的新一代知识图谱增强型检索生成技术，它通过构建实体关系网络来提升传统RAG的全局理解能力。与传统基于文本块的RAG不同，GraphRAG能够：

多Agent协作入门：顺序编排模式大家好，我是Edison。上一篇我们学习了Semantic Kernel中的并发编排模式，它非常适合并行分析、独立子任务并集成决策的任务场景。今天，我们学习新的模式：顺序编排。

AI大模型：一文读懂强化学习（RL）中PPO&GRPO（通俗版）01 开篇在强化学习(RL)中，如果我们只知道“做对了能拿多少分”，那往往还不够，因为单纯追求高分可能带来种种副作用，比如过度搜索、模型不稳定、甚至“走捷径”而偏离合理范围。

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LLM应用全流程开发全新技术+多案例实战+私有化部署区别于简单的单一模型调用，完整的AI流程开发需要体系化的工程思维。以下是基于小红书仿制项目的全链路开发流程设计：

从缓存 CAS 看Kimi K2使用的MuonClip优化器开发｜界面｜引擎｜交付｜副驾——重写全栈法则：AI原生的倍速造应用流来自全栈程序员 nine 的探索与实践，持续迭代中。

深度剖析 Claude 4 的系统提示词（保留提示词原文，并提供译文）编者按：想知道为什么 Claude 会“撒谎”说不了解自己的定价吗？为什么它的工具调用策略要根据用户查询的复杂度动态调整？

MCP快速入门—快速构建自己的服务器随着大语言模型(LLM)技术的快速发展，如何扩展其能力边界成为开发者关注的重点。MCP(Model Capability Protocol)作为一种协议标准，允许开发者构建自定义服务器来增强LLM的功能。

拒绝“纸上谈兵”！这本《图解大模型：生成式 AI 原理与实战》太适合入门大模型了今天推荐的这本大模型新书可就牛掰了，这不是一本“纸上谈兵”的 AI 教程，而是一本真正“看得懂、学得会、跑得动”的大模型实战指南。并且全书超过 300 幅全彩图示 × 实战级项目代码 × 中文独家 DeepSeek-R1 彩蛋内容，入门、进阶、实操、求职一步到位！

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多模态对比学习模型CLIP原理是什么？（讲人话版）CLIP(Contrastive Language-lmage Pre-training)CLIP是由OpenAl提出的多模态对比学习模型通过400万组互联网图文对预训练，学习图像与文本的联合语义空间。

【人工智能】通过 Dify 构建智能助手智能助手（Agent Assistant），利用大语言模型的推理能力，能够自主对复杂的人类任务进行目标规划、任务拆解、工具调用、过程迭代，并在没有人类干预的情况下完成任务。

从零训练大模型之模型升级版搭建及训练总结（下）经过文章《从零训练大模型之模型升级版搭建及训练（上）》和《从零训练大模型之模型升级版搭建及训练（中）》的努力，我们已经完成了模型代码的编写。这一篇我们将分享最终的训练结果，并和《从零训练大模型之模型搭建》搭建的模型进行结果对比。按照《Attention Is All You Need》编写的模型，我们称之为V1版模型，对应的这一版的升级版模型我们称之为V2版模型。