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什么是 AI Agent2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在大模型技术快速发展的背景下，越来越多的应用不再仅仅把大语言模型当作一个“文本生成工具”，而是把它当作系统中的智能决策核心。在这种架构下，大模型不只是回答问题，而是能够理解目标、规划步骤、调用工具并完成任务，这种具备自主决策能力的系统通常被称为 AI Agent（人工智能智能体）。简单来说，AI Agent 是一种以大语言模型为核心，通过推理、规划和工具调
AI Agent 原理2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · > 正文为语雀 Lake 格式。使用 --download-images 可生成带本地图片路径的 Markdown。 {}
RAGAS 评估2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在大模型应用快速落地的今天，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）已经成为企业级知识问答系统的标准架构之一。然而，一个现实问题是：RAG系统看起来能回答，并不等于回答是可靠的。因此，如何系统性评估RAG效果，就成为工程落地中的关键问题。RAGAS（Retrieval Augmented Generation As
高级 RAG2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 随着大模型应用不断深入，传统的 RAG 架构已经难以满足复杂业务场景的需求。基础 RAG 主要解决的是“从知识库中检索相关文档并生成回答”的问题，但在真实系统中，知识来源往往更加复杂，问题推理过程也更加多样。因此，越来越多的系统开始在 RAG 基础之上构建更高级的检索和推理机制，这类技术通常被称为高级 RAG（Advanced RAG）。高级 RAG 的
RAG 进阶2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在完成基础的 RAG 架构搭建之后，如果希望系统能够在真实业务场景中稳定运行，还需要进一步进行检索和上下文优化。简单的 RAG 系统通常只包含“向量检索 + LLM 生成”两个步骤，但在复杂知识库中，这种结构往往会遇到一些问题，例如检索结果不稳定、上下文噪声过多或者模型输入长度受限。因此，在实际工程中，很多团队会在 RAG Pipeline 中加入更多优化
RAG 召回优化2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在 RAG 系统中，召回（Retrieval Recall）质量直接决定了最终回答的上限。即使大语言模型具有很强的推理能力，如果检索阶段没有找到真正相关的文档，大模型也无法生成正确答案。因此，在实际工程实践中，很多团队都会投入大量精力优化 RAG 的召回能力。召回优化的核心目标是：尽可能找到更多与用户问题相关的文档，同时避免引入过多无关信息。如果召回结果过
文档处理2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在 RAG 系统中，文档处理（Document Processing）是整个知识库构建流程中的关键环节之一。虽然在整体架构中，向量数据库和大语言模型往往更受关注，但在实际工程实践中，文档处理往往决定了 RAG 系统检索效果的上限。如果文档解析不准确、文本切分不合理或元数据设计混乱，即使使用性能再强的 Embedding 模型和向量数据库，也很难获得理想的检索
向量数据库2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在 RAG 系统中，向量数据库（Vector Database）是整个检索模块的核心组件之一。它负责存储文本、图像或其他数据经过 Embedding 模型转换后的向量表示，并在用户查询时快速找到与查询向量最相似的数据。可以说，向量数据库决定了 RAG 系统的检索效率与召回质量，是构建高性能知识库系统的关键基础设施。传统数据库通常用于存储结构化数据，例如表格
RAG 架构2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在理解了 RAG 的基本概念之后，下一步需要关注的是 RAG 系统在工程上的整体架构。RAG 并不是一个单一的模型，而是一套由多个模块组成的系统流程。在实际应用中，一个完整的 RAG 系统通常包含查询处理、向量检索、上下文构建以及大模型生成等多个阶段，这些阶段共同构成了一个典型的 RAG Pipeline。从整体流程来看，RAG 的基本架构可以表示为：
RAG 基础2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 什么是 RAG RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将信息检索系统（Retrieval System）与大语言模型（LLM）结合的技术架构，其核心思想是：在模型生成答案之前，先从外部知识库中检索与用户问题相关的内容，然后将这些内容作为上下文输入给模型，从而生成更加准确、可靠的回答。传统的大语言模型在推理
RAG 原理2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · > 正文为语雀 Lake 格式。使用 --download-images 可生成带本地图片路径的 Markdown。 {}
结构化输出2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在许多 AI 应用场景中，大语言模型的输出并不是直接展示给用户，而是需要被程序进一步处理。例如在 AI Agent、RAG 系统、自动化工作流、数据分析系统以及智能客服系统中，模型的输出往往需要被代码解析，然后用于后续逻辑判断或工具调用。如果模型只返回普通自然语言文本，系统就很难稳定地读取和处理这些信息。因此，在 Prompt Engineering 中
Prompt 安全2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 随着大语言模型逐渐被应用到客服系统、搜索系统、AI Agent 以及自动化工作流等真实业务场景中，Prompt 不再只是简单的输入文本，而成为系统逻辑的一部分。在这种情况下，如果 Prompt 受到恶意操控，模型就可能执行错误指令，甚至泄露系统信息。因此，Prompt 安全（Prompt Security）逐渐成为 AI 系统设计中的重要问题。 Promp
Prompt 模板设计2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在实际 AI 系统开发中，Prompt 很少以“临时文本”的形式存在，而通常会被设计为可复用、可维护、可扩展的 Prompt 模板（Prompt Template）。这种做法的原因在于，大语言模型往往需要在系统中被反复调用，如果每一次调用都手动编写 Prompt，不仅效率低下，还会导致系统难以维护。因此，在工程实践中，开发者通常会将 Prompt 抽象为
Agent Prompt 技术2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 随着大语言模型逐渐从“对话工具”演变为能够执行复杂任务的 AI Agent，Prompt 的作用也发生了明显变化。在传统问答场景中，Prompt 主要用于描述问题并获取答案，而在 Agent 系统中，Prompt 不仅需要表达任务，还需要引导模型进行规划、推理、工具调用以及结果反思。因此，针对 Agent 系统的 Prompt 设计逐渐形成了一套新的技术体
Prompt 技术范式2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 在大语言模型的应用实践中，人们逐渐发现，不同的 Prompt 设计方式会显著影响模型的推理能力与输出质量。因此，研究者和工程实践者逐步总结出一系列 Prompt 技术范式（Prompting Paradigms）。这些范式本质上是引导模型理解任务、进行推理以及生成答案的方法体系。从最简单的直接提问，到通过示例进行引导，再到显式地让模型展示推理过程，不同的
什么是 Prompt Engineering2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 随着大语言模型能力的不断提升，人们逐渐发现：模型本身的能力只是上限，而如何与模型沟通，则决定了实际效果。在这种背景下，Prompt Engineering（提示工程）逐渐成为构建 AI 应用的重要技术之一。它本质上是一种通过设计输入提示词（Prompt），引导大语言模型生成更准确、更稳定输出的方法体系。简单来说，Prompt Engineering 就是为
提示词工程2026年5月28日 · 5 阅读 · 赛博牛马教程库 · > 正文为语雀 Lake 格式。使用 --download-images 可生成带本地图片路径的 Markdown。 {}
AdaLora2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 随着大规模语言模型的不断壮大，如何在有限资源下高效微调模型，成为研究热点。传统 LoRA 固定低秩大小，难以兼顾所有层的复杂性和任务需求。 AdaLoRA（Adaptive LoRA）创新地引入动态调整秩的机制，根据层的重要性和训练过程自动分配参数资源，提升微调效果和效率。一、背景与挑战 LoRA 通过低秩矩阵分解实现参数高效微调，显著降低训练成本。但
QLora2026年5月28日 · 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 一、背景与挑战 LoRA 通过低秩分解减少微调参数，大幅降低训练资源需求，但面对超大模型（百亿参数及以上）时，显存仍然紧张。这是因为：大模型原始权重和激活仍占用大量显存；传统 16/32 位浮点训练难以在单卡或小规模集群上运行。为此，社区尝试引入量化技术，将模型权重压缩至更低比特表示，减少显存占用。 QLoRA 正是将 LoRA 和 4-bit 量化