在AI这股潮流里，搞大模型和RAG技术成了程序猿们的必备绝活。不管你是调教模型、上线部署，还是玩转RAG技术，每一步都得小心翼翼，毕竟机会和挑战并存。今天个，咱们就来聊聊这些技术的实战玩法，让你在AI这条道上越走越顺。
大模型微调
调教这大块头第一步就得走稳，它直接关系到这货能不能好好干活。从搜集资料到调教过程，每一步都得用心琢磨。SFT那东西在预训练和调教偏好上玩得挺花哨，能让这货表现更屌。再说了，LoRA和QLoRA这种调教技术也给咱们开发者提供了更多玩儿的花样。
调教完小家伙，也得给它来个全面体检。大把数据跑一遍，自动给成绩单，这样咱才能知道这小东西在现实里能不能顶用。这一套操作下来，往后用这货的时候，心里才踏实。
模型部署
把练好的模型搬到现实里去用，这可是个技术活儿。把模型合起来再导出，还得给它瘦身，这俩步骤是部署的大头，能帮着缩小模型体积，省下不少算力。自己在家弄部署，开发者就能随心所欲，想在哪用模型就哪用。
部署这事，得琢磨模型稳不稳、性能行不行。得用点巧招，才能保证这模型在实际使唤的时候跑得快，给大家带来爽快的体验。
RAG技术原理
RAG技术，那可是大模型里头的大功臣，一用它，模型的检索和生成能力直接开挂。RAGFlow这项目实操，简直就是实战玩家的天堂，让开发者对RAG技术有了更深的认识。别看它就三种模式，顺序、条件和分支，每种都有自己独门绝技，适用场景那叫一个多。
这屌东西，比如层次索引、句子窗口、子查询和HyDE啥的，把RAG的应用范围给拓宽了。弄这些，咱们能搞出更复杂的检索和生成活儿，让这模型的整体性能上去了。
Embedding模型训练与评估
这东西叫Embedding模型，它在那些大块头模型和RAG技术里头可是个关键角色。比如说，llamaindex微调这步骤，那可是训练Embedding模型的重头戏，搞得好，模型的表征能力能直接上天。至于MRR评测和MTEB评测，这俩东西就像是个全面的体检，让开发者能清楚地看到模型的性能咋样。
训练评估时，可得留心模型算力消耗和资源利用率。得靠巧妙的设计和调整，才能保证嵌入模型在实际操作中跑得快，不浪费资源。
相似性搜索与向量数据库
这东西叫相似性搜索，在那些大模型和RAG技术里头可是个关键角色。咱们平时用的k-means算法，还有那个肘部法则，都是找相似样本的神器。挑个合适的向量数据库，还有那代码示例，那也是必不可少的。像chroma和qdrant这种，都是给开发者加分的利器。
在实际使唤这东西的时候，咱得琢磨数据库那速度得快，还得能长大。得好好设计，好好调教，这样才能保证这数据库在大场面上一跑起来，那叫一个溜。
Agent架构与设计模式
Agent架构，那可是大模型和RAG技术里的关键角色。咱们的Langgraph多Agent架构和AutoGen项目，简直就是开发者的得力助手，让复杂的多Agent系统变得易如反掌。SingleAgent和MultiAgent，这两种模式在Agent架构里可是各有千秋，应用场景那可多了去了。
这几个设计模式，比如Fewshot、ReAct、Reflexion和LAT，让Agent的用处更广了。用它们，咱们能搞更复杂的活儿，还能让系统更牛。
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