大模型开发

RAG（检索增强生成）是大模型应用中最常见的落地架构，但实际项目里经常出现答非所问、关键内容检索不到、幻觉率偏高的问题。这类问题的根因多数不在模型本身，而在文档切分、向量库选型和检…

AI智能对话系统做不好多轮对话，大多数问题出在状态管理上：模型记不住三句话之前说过的约束条件，改了需求又把旧值带回来，或者上下文一长直接超出窗口限制。这篇文章针对大模型驱动的智能对…

大模型训练面临的核心瓶颈是显存容量。单张A100 80GB难以容纳百亿参数模型的完整训练状态，分布式训练成为必选项。DeepSpeed的ZeRO（Zero Redundancy O…

大模型Function Calling是当前Agent应用的主流交互方式。相比让模型自由输出文本再靠正则解析，Function Calling让模型直接输出结构化的工具调用请求，应…

智能对话系统的落地难点不在模型本身，而在如何让大模型基于私有知识给出可靠答案。RAG检索增强生成是目前工程上最成熟的方案：先把文档切成片段并向量化，用户提问时先检索相关片段，再把片…

AI Agent要真正落地，绕不开外部工具和私有数据源的接入。模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）把工具、数据源、提示词统一封装成标准接口，开发人…

大模型MoE（Mixture of Experts）混合专家架构通过稀疏激活机制，在不增加推理计算量的前提下大幅扩展模型参数规模，已成为GPT-4、Mixtral、DeepSeek…

MoE（Mixture of Experts）混合专家架构正在成为千亿参数大模型训练的主流方案。Mixtral 8x7B、DeepSeek-MoE、GPT-4等模型均采用这一架构，…

大语言模型推理过程中，KV Cache是核心显存消耗组件。自回归生成模式下，每个token生成需要访问此前所有token的Key和Value矩阵，这些矩阵必须缓存在GPU显存中。以…

RAG检索增强生成技术原理与核心架构 RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成是解决大语言模型知识滞后与幻觉问题的主流工程方案。传统LLM…