（如余弦相似度、欧氏距离），实现快速近邻搜索。其核心价值在于解决传统数据库无法高效处理非结构化数据（文本、图像、音视频）的问题。：KD-Tree、Ball-Tree（适合低维数据）向量数据库（Vector Database）是专为。：将数据转换为向量（如BERT、CLIP）文本语义搜索（如ChatGPT知识库增强）设计的存储与检索系统，通过计算向量间的。多模态支持：文本、图像、自定义向量。：加速搜

大模型有广义和狭义之分，由于以ChatGPT为代表的大规模参数训练的预训练语言模型的火爆，用大语言模型特指这一模型，我们常说的大模型就是特指大语言模型

AIAgent是基于大模型的自主任务执行系统，具备自主规划、工具调用和多轮交互能力。其技术架构包含意图理解、任务拆解和工具调度模块，依托LangChain等框架实现功能。通过示例展示了智能客服Agent的开发过程，包括定义工具集、构建执行链和多轮对话实现。关键技术涉及Chain-of-Thought提示工程和防"模型幻觉"策略，进阶技巧包括长上下文记忆优化和性能调优。未来趋势将

技术价值开发效率提升：传统集成需1周的任务，MCP可缩短至数小时安全可控：企业可自主管理数据权限，避免敏感信息暴露生态共建：开源社区涌现MCP服务器市场（如mcpt、OpenTools），加速工具共享未来趋势多模态扩展：支持AR眼镜、脑机接口等新型设备接入端侧部署：DeepSeek-R1-Zero等轻量模型推动MCP在移动端落地。

技术价值开发效率提升：传统集成需1周的任务，MCP可缩短至数小时安全可控：企业可自主管理数据权限，避免敏感信息暴露生态共建：开源社区涌现MCP服务器市场（如mcpt、OpenTools），加速工具共享未来趋势多模态扩展：支持AR眼镜、脑机接口等新型设备接入端侧部署：DeepSeek-R1-Zero等轻量模型推动MCP在移动端落地。

语言模型（Language Models, LMs）是预测序列数据（如文本）概率分布的数学模型。其核心任务是给定前文预测下一个词的概率。1.1 大型语言模型（LLMs）LLMs是参数量超过亿级的语言模型，通过海量数据预训练获得通用语言理解能力。例如，GPT-3（1750亿参数）能够生成连贯文本、翻译语言甚至编写代码。1.2 自回归语言模型自回归模型（如GPT系列）通过从左到右逐个生成词来构建文本，

摘要：RAG（检索增强生成）技术通过结合外部知识检索与生成模型提升大模型的专业准确性。其核心包括知识加载、分块处理、向量化存储、语义检索和生成增强五大模块。Self-RAG创新引入反思标记实现动态检索控制。Embedding模型通过向量空间捕捉语义关联，并可通过微调适配垂直领域。LlamaIndex框架提供完整的RAG解决方案，支持多模态和知识图谱增强。Dify平台实现从数据标注到监控的全生命周期

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。：引入多阶段训练管道，结合

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。RAG（检索增强生成）通过动态检索外部知识库解决传统大模型的三大痛点：幻觉问题（生成虚构内容）、时效性局限（无法获取最新信息）和数据安全风险（企业数据需本地化处理）。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，

可以这么说，未来10年都将是网络安全人才就业的黄金期。截至2018年8月，网民规模已达8.02亿人，连家里的老人都开始用起了智能手机。然而互联网的开放性和安全漏洞带来的风险也无处不在，最普遍的像账号被盗、钓鱼网站、木马病毒等等，直接危及个人安全。网络攻击行为日趋复杂、黑客攻击行为组织性更强、针对手机无线终端的网络攻击日趋严重，近几年有关网络攻击和数据泄露的新闻层出不穷。而随着大数据、物联网、人工智