本文深度探讨了28种前沿的检索增强生成（RAG）技术，从基础RAG流程到幻觉检查、文本分块优化、查询增强、上下文管理，再到高级检索范式（如Agentic RAG和Graph RAG）。通过详细阐述每种方法的流程图、关键步骤、示例Prompt，旨在为RAG系统开发者和研究者提供全面的技术选型指南与优化思路，助力构建更智能、更精准、更可靠的AI问答系统。RAG优化、检索增强生成、LLM幻觉、文本分块、向量数据库、Prompt工程、查询重写、上下文管理、语义分块、混合检索、重排名、Agentic RAG、Graph RAG、知识图谱、AI问答系统、自然语言处理、大语言模型、信息检索、深度学习、AI应用开发、人工智能技术、可解释AI、智能系统。

本文从为什么需要微调开始，详细介绍了微调的作用、工具，数据集的构建、工具，数据集增强，实际微调步骤，微调参数配置。并使用gpt4o生成相关讲解图片。

本文详细介绍了MCP Server与MCP Client的开发并给出了示例代码，支持将MCP tool转换为OpenAI tool，使其支持了使用VLLM部署的本地大模型Qwen3-32B。并进行了简单的测试验证，完整的完成了数据库查询，文件写入等MCP tool的调用。

本文主要介绍结构化输出以及Function call的重要性，并介绍其开源实现。

介绍Milvus的使用，以及混合检索示例代码

该文档介绍了关于LLM模型部署的内容，包括模型选择、模型下载、模型部署方案以及模型使用和加速方法。推荐的部署方案是使用docker部署，同时提供了本地环境部署的方法。模型加速方面介绍了vllm和flash-attention两种方法。embdding模型，rerank模型

在选择大模型之前，需要明确自己对语言、通识、推理、数学、代码、长文本和工具等七大能力的偏好。评测指标包括MMLU、C Eval、ARC-C、BBH、GSM8K、MBPP、Human Eval、L-Eval和T-Eval。常用榜单包括OpenCompass司南榜单、Huggingface榜单和MTEB榜单。

该文档是关于Prompt编写指南的，介绍了26种技巧与效果，以及进阶的CoT、类推提示法、PoT、ToT和GoT等方法，用于提升大模型的推理能力。

本文介绍了如何修改FastChat以支持工具调用和LangGraph适配FastChat的问题。针对