本文提供了AI大模型在不同领域的应用架构图，包括技术全景视图、通用技术架构、知识库业务架构、农业、导购、物联网、合规风控管理、合规管理、Agent平台、CRM等多个方面的架构图。这些架构图为理解和应用AI大模型提供了直观的参考。
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本文介绍了如何基于模型上下文协议（MCP）构建高性能企业RAG系统，以有效管理和利用企业内部知识资产。MCP通过标准化协议将知识检索服务解耦为独立模块，具有标准化工具调用、解耦设计、灵活扩展和工程实践友好等优势。项目目标是构建支持MCP协议的知识库服务和客户端，实现文档智能切分、FAQ自动提取功能，...
本文通过九张图详细解释了AI Agent、LLM（大型语言模型）和RAG（Retrieval-Augmented Generation）的工作原理。AI Agent能够理解用户需求并提供帮助，LLM通过大量数据训练生成文本，而RAG结合检索和生成技术，提高信息检索的准确性和效率。这些技术的发展推动了...
本文通过九张图详细解释了AI Agent、LLM（大型语言模型）和RAG（检索增强生成）的工作原理。内容包括Transformer与LLM中的混合专家（MoE）结构、微调LLM的五种方法、RAG与传统RAG的对比、五种常见的Agentic AI设计模式以及RAG的五种分块方法。这些技术原理和工作流程...
本文介绍了如何基于模型上下文协议（MCP）构建高性能企业RAG系统，以管理和利用企业内部知识资产。MCP通过标准化协议将知识检索服务解耦为独立模块，具有标准化工具调用、解耦设计、灵活扩展和工程实践友好等优势。项目目标是构建支持MCP协议的知识库服务和客户端，实现文档智能切分、FAQ自动提取功能，并支...
从零开始的大语言模型原理与实践教程深入理解 LLM 核心原理，动手实现你的第一个大模型项目介绍 很多小伙伴在看完 self-llm 开源大模型食用指南 后，感觉意犹未尽，想要深入了解大语言模型的原理和训练过程。于是我们决定推出《Happy-LLM》项目，旨在帮助大家深入理解大语言模型的原理和训练过程。 本项目是一个系统性的 LLM 学习教程，将从 NLP 的基本研究方法出发，根据 LLM...
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合信息检索与生成模型的技术，通过从外部数据源提取信息并生成回答，提高大型语言模型的准确性和相关性。RAG的优势包括提高回答准确性、降低成本、增强可信度和广泛应用。应用RAG需要创建外部数据源、构建RAG系统，并不断更新数据...