主流 AI 编程工具 Skills 与插件生态完全指南:安装教程、工作流示例与 Hub 大全 全面梳理 2026 年主流 AI 编程工具(Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Windsurf、Cline、Aider)的 Skills/插件体系,涵盖安装教程、热门社区资源、MCP 生态 Hub、以及端到端工作流实战示例。 2026-05-10 AI 后端学习 #AI 编程工具 #Claude Code #Cursor #MCP #Skills
大模型工程化:可观测性、质量保障与低代码平台 讲解大模型应用的工程化实践,涵盖 LLM 可观测性(LangSmith/Langfuse)、评估框架、安全防护、缓存策略、降级方案和低代码平台(Coze/Dify)对比。 2026-05-09 AI 后端学习 #大模型 #可观测性 #Langfuse #评估 #低代码 #Dify
大模型应用场景技术栈:智能客服、代码助手、数据分析到 AI 测试 梳理大模型 7 大典型应用场景的技术栈:智能客服、代码助手、Text-to-SQL、内容生成、自动化工作流、多模态和 AI 赋能测试,附架构设计和实现要点。 2026-05-09 AI 后端学习 #应用场景 #智能客服 #Text-to-SQL #代码助手 #大模型
大模型推理与部署:从 API 调用到高性能引擎 全面讲解大模型推理与部署,涵盖 API 调用、本地推理(Ollama/vLLM/SGLang)、量化、KV Cache、PagedAttention、Continuous Batching 和企业级部署方案。 2026-05-09 AI 后端学习 #大模型 #vLLM #SGLang #推理优化 #模型部署
大模型微调完全指南:LoRA、DPO、数据工程与工具链 深入讲解大模型微调技术,涵盖 SFT、LoRA/QLoRA、DPO/GRPO、数据工程、工具链(Axolotl/Unsloth/LLaMA-Factory)和模型蒸馏。 2026-05-09 AI 后端学习 #大模型 #Fine-tuning #LoRA #DPO #微调
AI Agent 智能体开发:从理论基础到实战案例 全面解析 AI Agent 智能体开发,涵盖 Agent 理论、Function Calling、ReAct 范式、记忆管理、Multi-Agent 协作、主流框架对比和 3 个实战案例。 2026-05-09 AI 后端学习 #Agent #Function Calling #ReAct #Multi-Agent #LangGraph
RAG 检索增强生成:从基础架构到企业级优化 深入解析 RAG 检索增强生成技术,涵盖基础架构、文本分块、Embedding、向量数据库、Query 改写、重排序、混合检索、GraphRAG 及企业级优化方案。 2026-05-09 AI 后端学习 #大模型 #RAG #向量数据库 #Embedding #知识问答
Prompt Engineering 完全指南:从基础技巧到高级策略 全面梳理 Prompt Engineering 技术体系,从 Zero-shot、Few-shot、CoT 到 ReAct、Tree-of-Thought,涵盖 System Prompt 设计、结构化输出、约束提示等实战技巧。 2026-05-09 AI 后端学习 #ReAct #大模型 #Prompt Engineering #CoT
Ceph 分布式存储系统:架构、实践与竞品分析 深入解析 Ceph 分布式存储系统的核心架构、部署实践、使用场景,以及与 MinIO、GlusterFS、HDFS 等竞品的对比分析。 2026-05-09 后端架构 #Ceph #分布式存储 #对象存储 #块存储 #云原生
大模型基础理论:Transformer 架构、LLM 核心概念与训练流程详解 面向应用层开发者的 Transformer 架构原理详解,涵盖 Self-Attention、Q/K/V、Positional Encoding、LLM 核心概念、主流架构演进和模型训练三阶段流程。 2026-05-09 AI 后端学习 #大模型 #Transformer #LLM #Attention #预训练