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大模型

追踪大语言模型技术前沿与工程实践,包括模型架构演进、训练推理优化、Prompt工程、RAG应用开发、Agent智能体、模型微调等,深入大模型应用落地的全流程技术栈。

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LlamaIndex 框架应用实战教程:从零构建 RAG 与 Agent

LlamaIndex v0.14.x 框架应用实战教程,从零开始系统掌握 LlamaIndex,涵盖环境搭建、数据加载、索引构建、检索策略、查询引擎、Agent 工具化、工作流编排等核心模块,所有代码示例完整可运行,助你独立构建生产级 RAG 应用。

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RAGFlow 从入门到精通:完整学习教程

RAGFlow 完整学习教程,从 RAG 基础概念讲起,详解 RAGFlow 的核心架构、文档解析引擎、分块策略、向量检索、对话管理、API 集成等,带你从零掌握 RAGFlow 的安装部署与生产实践。

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ChromaDB 为何使用 SQLite 持久化:架构决策深度解析

深度解析 ChromaDB 选择 SQLite 作为底层持久化引擎的架构决策,从零运维依赖、单文件存储、元数据与向量分层存储、ACID 事务保障等维度分析,对比传统向量数据库架构,揭示 ChromaDB 轻量化设计哲学。

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LlamaIndex 文档解析与分块策略深度解析

基于 LlamaIndex 源码深度剖析文档解析与分块策略,从 Document→Node 数据模型层次、元数据排除机制、NodeParser 继承体系,到基础文本分块、语义分块、文件格式感知分块、层级分块等核心组件的设计原理与最佳实践。

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LlamaIndex 索引类型详解:从向量索引到知识图谱

全面详解 LlamaIndex 各类索引类型:VectorStoreIndex(向量语义检索)、SummaryIndex(全局摘要)、TreeIndex(层次摘要)、KeywordTableIndex(关键词匹配)、KnowledgeGraphIndex(知识图谱推理)、MultiModalVectorStoreIndex(多模态检索)等,包含原理、特点、适用场景与代码示例。

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pgvector向量库学习教程

适用人群:后端开发、大模型应用开发、检索工程师 前置基础:掌握PostgreSQL基础增删改查、了解向量/嵌入、余弦相似度基础概念 学习周期:5天(理论+SQL实操+Python代码实操+生产调优) pgvector版本:v0.8.2(2025年最新稳定版) PostgreSQL版本:12-17(全

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