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 6 章 — 检索增强生成的风险

LLM Primer VII 章节走读第 6 篇。这一章把检索语料看作一条不受信任的输入通道 —— 因为在模型眼里,每一份被索引的文档都是一条和用户提问平起平坐的指令。

2026-05-15

第 5 章 — LLM 应用的评估

LLM Primer V 章节走读第 5 篇。承认 assertEqual 在 LLM 输出上已经死掉,再围绕锚点法官、RAG 三角、智能体轨迹测试,把测试纪律重新搭起来 —— 把随机输出变成能守得住的通过/不通过信号。

2026-04-18

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 9 章 — 管理注意力预算

LLM Primer IV 章节走读第 9 篇。Context rot、lost-in-the-middle 这一道悬崖、tool-loadout rot,以及对 "模型缺的那一份知识到底该放在哪一层" 的三个架构答案 — MCP、RAG、微调。

2026-04-07

第 11 章 — 持续更新与流水线优化

LLM Primer III 章节走读最末一篇。流水线没有「做完」这件事 — 文档在变、查询在漂、模型在换 — 负它的团队学着在三种时间尺度上同时思考。结尾接到第四本 — MCP。

2026-03-28

第 10 章 — 主流评测框架

LLM Primer III 章节走读第十篇。三件套配上了工具箱 — 两脉里八个框架 — 加上对它们其中没人合上的那一块的一次诚实坦白。

2026-03-27

第 9 章 — RAG 评测三件套

LLM Primer III 章节走读第九篇。三种不同的故障塌成同一种症状 — 这个领域为此发明了一只三头的度量,终于告诉团队:那个症状对的是哪一种故障。

2026-03-26

第 8 章 — RAG 管线里的数据匿名化

LLM Primer III 章节走读第八篇。数据是该在模型看见之前匿名化、还是在用户看见输出之前?答案改写整条流水线的样子 — 而监管框架通常会替你做出答案。

2026-03-25

第 7 章 — 落实访问控制

LLM Primer III 章节走读第七篇。为关系数据库和文件系统设计的权限模型,套到检索上不完全合身。访问单位不再是一行或一份文件,而是一个嵌入 — 哪怕原文档已被拦,这个嵌入还能通过相似搜索把它漏出来。

2026-03-24

第 6 章 — RAG 的威胁模型

LLM Primer III 章节走读第六篇。纯 LLM 只有一条信任边界。一套 RAG 系统有很多 — 入库、解析、分块、嵌入、索引、检索、重排、生成、工具、输出 — 每一条都连着对手能塑形的输入。

2026-03-23

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 4 章 — 选对向量数据库

LLM Primer III 章节走读第四篇。RAG 系统里长得最快、上量后最贵、把团队锁得最死的那一层 — 用技术指标比着选,用运维条件决定。

2026-03-21

第 3 章 — 进阶分块框架

LLM Primer III 章节走读第三篇。朴素的分块选择最会悄悄拖垮下游 — 以及最近两项把可能的上限都改写了的技术:contextual retrieval 与 late chunking。

2026-03-20

第 2 章 — 智能文档解析

LLM Primer III 章节走读第二篇。检索系统会继承它输入的质量 — 而那个让 RAG 质量平庸的最常见原因,就悄悄住在输入层。PDF 不是文本文件、版面感知解析器把哪些信号放回来,以及让模型直接读页面图像的那一路多模态。

2026-03-19

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

LLM Primer III — 系列导读与目录

LLM Primer 系列第三本《用 RAG 增强企业级 AI》的章节走读开篇。RAG 从外面看是三只盒子,做下去每一只都是一门独立的学问。十一篇文章,一天一章,把企业级 RAG 那一整套决策摊开来看。

2026-03-17

第 12 章 — 搭一个 LLM 系统,以及之后

LLM Primer I 章节走读的最后一篇。模型、工具、RAG、评估、护栏 — 缝成一套系统;以及从第 1 卷通往第 2–7 卷的那座桥。

2026-03-01

第 9 章 — RAG:把新鲜信息缝进上下文

LLM Primer I 章节走读第九篇。RAG(检索增强生成)到底在做什么、它是怎么补上模型的时间缺失和事实弱点的,以及好 RAG 和坏 RAG 的分水岭从哪儿开始。

2026-02-26