LLM介绍
本页面为AI爱好者提供从基础到应用的大型语言模型(LLM)指南。
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第 3 章 — 检索增强生成
LLM Primer V 章节走读第 3 篇。走完 RAG 五阶段管道 —— 加载、切分、embedding、检索、生成 —— 顺带把 demo 阶段的 RAG 和真正扛得住真实语料的生产 RAG 分开:混合检索加重排器、结构感知加语义组合的切分,以及按 query 派发的变换路由。
2026-04-16第 2 章 — 基础模型与 prompt 工程
LLM Primer V 章节走读第 2 篇。把 prompt 工程当工程来做:版本化的模板、防御性分隔符、结构化输出,而不是靠感觉打分的手艺。模型选型、采样参数、prompt 剖面、结构化输出 —— 这四个控制面要么被主动操作,要么就接受后果。
2026-04-15第 5 章 — 搭一条检索流水线
LLM Primer III 章节走读第五篇。一次向量搜索是大多数 demo 停下的地方,也是大多数生产故障开始的地方。本章一路走到生成器手里那一组候选,以及每一步存在的理由。
2026-03-22第 1 章 — RAG 架构的演进
LLM Primer III 章节走读第一篇。基础模型有两条结构性的限 — 知识封冻、来源不可指认 — 居然有同一个架构上的答案,而这个答案,三年里长出了四张脸。
2026-03-18