大模型开发

RAG架构原理与核心组件 RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成是解决大语言模型知识时效性和幻觉问题的主流方案。传统大模型依赖训练数据中…

多模态大模型开发的核心难点 多模态大模型开发与纯文本模型最大的区别在于输入空间的异构性。文本是离散符号序列，图像是连续像素矩阵，音频是时域波形，三者在特征分布、数据规模、标注成本上…

大模型上下文工程（Context Engineering）决定了一个模型在真实业务链路中的上限。上下文窗口越放越大，瓶颈早已不是“装得下”，而是检索不到关键内容、上下文相互污染、推…

大模型推理部署面临的核心瓶颈在于显存利用率。传统推理框架采用逐请求分配KV Cache的方式，导致显存碎片化严重、并发吞吐量低下。vLLM通过PagedAttention技术将KV…

大模型在处理专业知识问答时常出现幻觉问题，根源在于预训练阶段无法覆盖所有垂直领域知识。RAG（检索增强生成）通过外挂知识库缓解了这一问题，但在多跳推理、实体关系链路追踪等场景中仍存…

上下文工程为什么比Prompt工程更值得关注 大模型开发中，上下文工程（Context Engineering）正在成为比Prompt工程更高维度的技术方向。当模型支持的上下文窗口…

Prompt工程是大模型应用开发中投入产出比最高的优化环节。同一模型、同一任务，不同的提示词设计可能导致输出质量差距数倍。思维链（Chain-of-Thought）和少样本学习（F…

Function Calling机制原理与API接口规范 大模型函数调用（Function Calling）是指大语言模型在推理过程中识别用户意图，生成结构化函数调用参数，由外部系…

大模型长上下文处理的核心挑战 大模型在处理长文本时面临注意力计算复杂度随序列长度二次增长的问题。标准Transformer的自注意力机制对序列长度n的计算复杂度为O(n²)，当上下…

Prompt工程（提示词工程）是影响大模型应用效果最直接、成本最低的优化环节。同一个模型名称下，系统提示词、少样本示例与输出格式约束的设计差异，可以让结果质量差出数量级。本文按照评…