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 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

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

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

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

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

LLM Primer 系列 — 一套七卷的生成式 AI 实战指南,作者下田昌平。每一卷处理与 LLM 打交道的一个层面,从地基到规模化再到安全。这个页面是整套系列的入口:全系列总览,以及前几卷的章节走读。

2026-02-15