Decade phoebus-优快云博客

原创大模型全栈技术体系｜SDK调用、LangChain/LangGraph、RAG全链路、Milvus、机器学习、Transformer、微调量化、推理优化

本文系统梳理了大模型落地应用的全套技术栈，涵盖了从基础调用到高级优化的完整知识体系。主要内容包括：OpenAI SDK原生调用原理与工程化实践；LangChain/LangGraph框架的核心组件与生产级应用；RAG技术全流程实现与优化策略；Milvus向量数据库架构解析；机器学习基础与特征工程；大模型微调全链路技术（Transformer架构、LoRA/QLoRA等）；模型压缩量化与推理加速优化等关键技术。文章特点是体系化、实战性强，可直接用于面试复盘、项目落地和技术复盘，为大模型应用开发提供全面指导。

2026-07-17 12:31:36 375

原创 RAG+Agent进阶实战面试专题（拓展篇）| 企业落地避坑、核心原理与工程优化

RAG与Agent进阶优化全解析：分块、检索、自愈与落地避坑分块策略上，滑动窗口（300-500字符块长+50-100重叠步长）解决语义割裂问题，而语义分块通过NLP模型识别边界实现精准切割，需权衡计算成本。检索优化需解决误召回（重排模型+业务过滤）和检索稀释（分层排序+阈值控制），冷启动场景可借助同义词库和摘要增强。 Agent工程需防范死循环（调用次数限制+终止规则）并优化任务拆解（标准化模板+Few-shot示例）。缓存体系构建四级架构（问答/查询/检索/分块缓存），结合语义与精准缓存提升命中率。

2026-07-13 17:55:00 700

原创大模型 RAG + 智能体（Agent）题集指南2

本文系统梳理了RAG（检索增强生成）技术的核心知识点与工程实践，涵盖基础概念、架构演进、核心组件、效果优化及落地经验。主要内容包括： RAG技术演进三范式：NaiveRAG（基础版）→AdvancedRAG（优化版）→ModularRAG（模块化编排版），复杂度与效果递增； RAG核心链路优化：文档预处理（清洗/结构化/父子块）、混合检索（向量+BM25）、多查询生成、Self-RAG自检等关键技术；智能体(Agent)架构：规划-记忆-工具三大组件，LangGraph编排、多Agent协作等进阶能力；

2026-07-10 16:28:25 439

weixin_43888491的博客

原创大模型全栈技术体系｜SDK调用、LangChain/LangGraph、RAG全链路、Milvus、机器学习、Transformer、微调量化、推理优化

原创 RAG+Agent进阶实战面试专题（拓展篇）| 企业落地避坑、核心原理与工程优化

原创大模型 RAG + 智能体（Agent）题集指南2

原创大模型 RAG + 智能体（Agent）题集指南

原创 LangGraph+Milvus RAG 知识库深水区实战｜端到端评测基准 + 私有化性能优化 + 多模态知识图谱

原创 LangChain+Milvus RAG 知识库高阶落地｜LLM 网关 + 用户行为分析 + 知识图谱增强实践

原创 LangChain+Milvus RAG 知识库运营落地篇｜自动化评测 + 全链路监控 + 成本优化 + 企业系统集成

原创 LangChain+LangGraph+Milvus RAG 知识库深化实战｜工作流编排 + SFT 微调 + 多租户权限落地

原创 LangChain + 通义千问 + Milvus RAG+Agent 知识库进阶实战｜多模态解析 + 反馈闭环 + 智能体编排升级

原创 LangChain + 通义千问 + Milvus 搭建 RAG+Agent 知识库完整实践｜可复现代码 + 面试考点全梳理

原创 Agent 日志到 RAG 知识库：一个算法工程师的数据实践

原创 AI Agent/大模型/RAG方向面试题及最优解答全汇总

原创我把数据清洗管线撸了一遍，聊聊里面的门道和那些让人头秃的细节

原创跑通RAG+Agent Demo后，我被问得最多的10个面试题——深度拆解与避坑指南

原创手把手搭建RAG+Agent智能问答Demo（LangChain+Chroma+BGE），附面试深挖清单

空空如也

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