标签:大模型
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【项目实战】基于Agent的金融问答系统：项目简介
【课程总结】day30：大模型之Agent的初步了解
本文介绍大模型Agent的核心概念，通过LangChain/LangGraph实战演示如何让大模型调用工具获取实时信息，解决无法回答当前时间等问题。
【课程总结】day29：大模型之深入了解Retrievers解析器
【课程总结】day28：大模型之深入探索RAG流程
深入讲解RAG系统的文档读取、切分、向量化与存储全流程，结合LangChain代码示例教你构建完整的大模型检索增强生成方案。
【课程总结】day27：大模型之初识RAG
详解RAG检索增强生成技术原理、工作流程及代码实现，解决大模型知识陈旧与私有知识缺失问题。
【课程总结】day26：大模型应用开发之Prompt进阶使用
深入讲解LangChain框架构成及组件使用，演示接入百度文心一言、阿里通义千问等第三方大模型的完整流程，实现Prompt进阶开发。
【课程总结】day25：大模型应用开发之Prompt初步了解
本文详解大模型两大应用方式及Prompt本质，通过LangChain框架演示如何快速调用大模型API，包含完整代码示例与实战技巧。
【课程总结】day24（下）：大模型部署调用(vLLM+LangChain)
详解使用vLLM部署Qwen2大模型并通过LangChain调用的完整流程,包括安装配置、API服务启动及OpenAI兼容接口调用方法。
【课程总结】day24（上）：大模型三阶段训练方法(LLaMa Factory)
详解通过LLaMA-Factory实现大模型预训练、监督微调与偏好纠正的完整流程，含环境配置与Qwen2-0.5B模型训练案例。
