AI 与机器学习

本部分涵盖人工智能与机器学习核心技术。

技术模块

• 大模型集成：OpenAI、DeepSeek、通义千问、智谱 AI 等 API 使用
• RAG 系统：检索增强生成技术实战
• RAG 进阶：评估、文档解析、分块策略、多模态问答
• Query 改写：查询扩展、分解、意图识别、HyDE 等技术
• Embeddings：向量模型原理、OpenAI/开源模型、向量数据库集成
• PyTorch：深度学习框架基础
• 模型微调：LoRA、QLoRA 等参数高效微调技术
• vLLM 部署：高性能大模型推理引擎
• Prompt Engineering：提示词工程核心技能
• MCP 协议：模型上下文协议，连接 AI 与外部工具
• A2A 协议：Agent 间标准化通信与协作
• Agent Skills 开发：AI Agent 技能模块设计与开发
• Dify：开源 LLM 应用开发平台
• Coze：字节跳动 AI 智能体开发平台
• SpringAI：Java 生态 AI 应用开发框架