拆了五年，AI讓我重新想了想還拆不拆)
后端架構(gòu)師帶過三條業(yè)務(wù)線的服務(wù)拆分。從單體拆到三十多個(gè)服務(wù)那是我引以為豪的戰(zhàn)績(jī)。高內(nèi)聚低耦合、獨(dú)立部署、故障隔離——這套我講了五年新人培訓(xùn)第一課就是它。有同事開玩笑說我是拆服狂魔我也不惱因?yàn)椴鸬么_實(shí)穩(wěn)。今年上半年帶一個(gè)內(nèi)部AI助理的項(xiàng)目做到第三周我第一次對(duì)自己這套信仰動(dòng)了搖有些服務(wù)是不是我當(dāng)年拆多了一、讓我動(dòng)搖的那個(gè)晚上AI助理要接大模型做RAG把公司文檔切塊、Embedding進(jìn)向量庫(kù)用戶提問先檢索、再讓模型生成還要帶引用來源、支持多輪追問。按我老習(xí)慣第一版設(shè)計(jì)稿唰唰畫了一排服務(wù)文檔解析服務(wù)、向量檢索服務(wù)、對(duì)話服務(wù)、工具調(diào)用服務(wù)、歷史記錄服務(wù)……每個(gè)獨(dú)立部署靠RPC調(diào)來調(diào)去清清爽爽。我甚至給每個(gè)服務(wù)都配了獨(dú)立數(shù)據(jù)庫(kù)和CI流水線拆分細(xì)到連一個(gè)解析格式的小功能都要單獨(dú)成服務(wù)。當(dāng)年我覺得這叫專業(yè)現(xiàn)在回看有點(diǎn)走火入魔。結(jié)果聯(lián)調(diào)那天翻車了。用戶問一個(gè)問題請(qǐng)求在五六個(gè)服務(wù)之間跳一圈光網(wǎng)絡(luò)往返就吃掉幾百毫秒。模型本來在流式吐字前面這串調(diào)用一卡前端收到的第一個(gè)token晚了快一秒體驗(yàn)特別糟。更要命的是Agent部分模型要自己決定調(diào)哪個(gè)工具、走哪步這串編排邏輯散在好幾個(gè)服務(wù)里調(diào)試時(shí)我追著調(diào)用關(guān)系滿世界找狀態(tài)頭都大了。那天晚上我干了件五年沒干的事把文檔解析和向量檢索兩個(gè)服務(wù)合并成一個(gè)。檢索和生成本來就該貼著跑中間插一道網(wǎng)絡(luò)調(diào)用純屬自找麻煩。合并完首字延遲直接降了一大截。二、哪些場(chǎng)景我開始重新看拆分粒度倒不是后悔拆微服務(wù)了。是有些AI相關(guān)的場(chǎng)景老的拆法不靈我得重新掂量。第一種延遲敏感的流式路徑。模型流式輸出最怕中間多跳。以前一個(gè)請(qǐng)求過三四個(gè)服務(wù)覺得正常現(xiàn)在只要路徑上有AI生成我就盡量把檢索、生成、后處理塞進(jìn)一個(gè)服務(wù)讓它們同一進(jìn)程內(nèi)完成別隔著網(wǎng)絡(luò)喊話。第二種Agent自己當(dāng)編排者的時(shí)候。傳統(tǒng)做法里業(yè)務(wù)流程是一堆服務(wù)互相調(diào)出來的。但Agent模式下規(guī)劃、決策、調(diào)工具這套邏輯很大一部分住在了prompt和工具定義里不在服務(wù)劃分里。我原來拆很細(xì)的下單服務(wù)“通知服務(wù)”在AI路徑里退化成了Agent能直接調(diào)的工具。邊界還在但誰主導(dǎo)流程這件事變了。第三種上下文和狀態(tài)的管理。多輪對(duì)話要維護(hù)歷史、管上下文窗口、存中間步驟。這些狀態(tài)放哪我試過放獨(dú)立狀態(tài)服務(wù)后來發(fā)現(xiàn)只要AI路徑一復(fù)雜狀態(tài)服務(wù)和生成服務(wù)之間的同步就成了新噩夢(mèng)?，F(xiàn)在我把AI會(huì)話相關(guān)的狀態(tài)收攏到靠近模型那一側(cè)省得來回搬。第四種工具調(diào)用的可觀測(cè)性。Agent調(diào)工具的次數(shù)一多出錯(cuò)了你根本不知道是哪一步跑飛。我后來給AI路徑單獨(dú)接了一套調(diào)用追蹤把每次工具調(diào)用、每次模型返回都留痕。這事兒在傳統(tǒng)微服務(wù)里靠現(xiàn)成方案就能做但在AI路徑里得把模型的思考步驟也當(dāng)成要記錄的對(duì)象不然排查全靠猜。這套追蹤如果也拆成獨(dú)立服務(wù)反而把最該挨著模型的數(shù)據(jù)推遠(yuǎn)了。三、但我不打算走向另一個(gè)極端有朋友看了我的改動(dòng)半開玩笑“你這是要回歸單體啊”真不是。該拆的我還是拆。像鑒權(quán)、限流、計(jì)費(fèi)這種高并發(fā)、無狀態(tài)、要獨(dú)立擴(kuò)縮容的服務(wù)微服務(wù)那套一點(diǎn)沒過時(shí)。AI再猛也不會(huì)讓大促時(shí)把訂單服務(wù)多開十臺(tái)變多余。我們這次AI助理項(xiàng)目文檔問答那條線我收了但訂單、支付、用戶中心這些紋絲沒動(dòng)該獨(dú)立還是獨(dú)立。我現(xiàn)在的判斷就一句話拆不拆看這條路徑吃不吃跨服務(wù)調(diào)用的延遲和分布式狀態(tài)同步這兩塊虧。純AI編排、強(qiáng)依賴流式、狀態(tài)黏在一起的路徑能收就收別為架構(gòu)好看硬拆。剩下的沿用老辦法穩(wěn)得很。AI沒讓我那五年白干。它只是逼著我去想以前見復(fù)雜就拆現(xiàn)在得先問一句——這地方拆了是更清晰還是只是更碎四、一點(diǎn)真心話我不鼓吹誰該把服務(wù)合并也不說微服務(wù)過時(shí)了。這事兒沒有標(biāo)準(zhǔn)答案全看你的業(yè)務(wù)長(zhǎng)啥樣、流量怎么走。我自己的變化很具體從前碰新需求第一反應(yīng)是拆個(gè)服務(wù)出來現(xiàn)在會(huì)先停一下想想這塊是不是本該跟模型貼在一起跑。五年拆出來的經(jīng)驗(yàn)沒廢它現(xiàn)在教我的是知道什么時(shí)候該收手。我們組老周前陣子把他那條線也并了兩個(gè)服務(wù)效果不錯(cuò)。但你也別照抄他的場(chǎng)景和我的不一樣照抄準(zhǔn)踩坑。你們做AI項(xiàng)目時(shí)服務(wù)怎么拆的評(píng)論區(qū)說說我也想聽聽別的踩坑法子。想入門 AI 大模型卻找不到清晰方向備考大廠 AI 崗還在四處搜集零散資料別再浪費(fèi)時(shí)間啦2025 年AI 大模型全套學(xué)習(xí)資料已整理完畢從學(xué)習(xí)路線到面試真題從工具教程到行業(yè)報(bào)告一站式覆蓋你的所有需求現(xiàn)在全部免費(fèi)分享掃碼免費(fèi)領(lǐng)取全部?jī)?nèi)容?一、學(xué)習(xí)必備100本大模型電子書26 份行業(yè)報(bào)告 600 套技術(shù)PPT幫你看透 AI 趨勢(shì)想了解大模型的行業(yè)動(dòng)態(tài)、商業(yè)落地案例大模型電子書這份資料幫你站在 “行業(yè)高度” 學(xué) AI1. 100本大模型方向電子書2. 26 份行業(yè)研究報(bào)告覆蓋多領(lǐng)域?qū)嵺`與趨勢(shì)報(bào)告包含阿里、DeepSeek 等權(quán)威機(jī)構(gòu)發(fā)布的核心內(nèi)容涵蓋職業(yè)趨勢(shì)《AI 職業(yè)趨勢(shì)報(bào)告》《中國(guó) AI 人才糧倉(cāng)模型解析》商業(yè)落地《生成式 AI 商業(yè)落地白皮書》《AI Agent 應(yīng)用落地技術(shù)白皮書》領(lǐng)域細(xì)分《AGI 在金融領(lǐng)域的應(yīng)用報(bào)告》《AI GC 實(shí)踐案例集》行業(yè)監(jiān)測(cè)《2024 年中國(guó)大模型季度監(jiān)測(cè)報(bào)告》《2025 年中國(guó)技術(shù)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)》。3. 600套技術(shù)大會(huì) PPT聽行業(yè)大咖講實(shí)戰(zhàn)PPT 整理自 2024-2025 年熱門技術(shù)大會(huì)包含百度、騰訊、字節(jié)等企業(yè)的一線實(shí)踐安全方向《端側(cè)大模型的安全建設(shè)》《大模型驅(qū)動(dòng)安全升級(jí)騰訊代碼安全實(shí)踐》產(chǎn)品與創(chuàng)新《大模型產(chǎn)品如何創(chuàng)新與創(chuàng)收》《AI 時(shí)代的新范式構(gòu)建 AI 產(chǎn)品》多模態(tài)與 Agent《Step-Video 開源模型視頻生成進(jìn)展》《Agentic RAG 的現(xiàn)在與未來》工程落地《從原型到生產(chǎn)AgentOps 加速字節(jié) AI 應(yīng)用落地》《智能代碼助手 CodeFuse 的架構(gòu)設(shè)計(jì)》。二、求職必看大廠 AI 崗面試 “彈藥庫(kù)”300 真題 107 道面經(jīng)直接抱走想沖字節(jié)、騰訊、阿里、蔚來等大廠 AI 崗這份面試資料幫你提前 “押題”拒絕臨場(chǎng)慌1. 107 道大廠面經(jīng)覆蓋 Prompt、RAG、大模型應(yīng)用工程師等熱門崗位面經(jīng)整理自 2021-2025 年真實(shí)面試場(chǎng)景包含 TPlink、字節(jié)、騰訊、蔚來、蝦皮、中興、科大訊飛、京東等企業(yè)的高頻考題每道題都附帶思路解析2. 102 道 AI 大模型真題直擊大模型核心考點(diǎn)針對(duì)大模型專屬考題從概念到實(shí)踐全面覆蓋幫你理清底層邏輯3. 97 道 LLMs 真題聚焦大型語言模型高頻問題專門拆解 LLMs 的核心痛點(diǎn)與解決方案比如讓很多人頭疼的 “復(fù)讀機(jī)問題”三、路線必明 AI 大模型學(xué)習(xí)路線圖1 張圖理清核心內(nèi)容剛接觸 AI 大模型不知道該從哪學(xué)起這份「AI大模型 學(xué)習(xí)路線圖」直接幫你劃重點(diǎn)不用再盲目摸索路線圖涵蓋 5 大核心板塊從基礎(chǔ)到進(jìn)階層層遞進(jìn)一步步帶你從入門到進(jìn)階從理論到實(shí)戰(zhàn)。L1階段:啟航篇丨極速破界AI新時(shí)代L1階段了解大模型的基礎(chǔ)知識(shí)以及大模型在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用和分析學(xué)習(xí)理解大模型的核心原理、關(guān)鍵技術(shù)以及大模型應(yīng)用場(chǎng)景。L2階段攻堅(jiān)篇丨RAG開發(fā)實(shí)戰(zhàn)工坊L2階段AI大模型RAG應(yīng)用開發(fā)工程主要學(xué)習(xí)RAG檢索增強(qiáng)生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能評(píng)估還有GraphRAG在內(nèi)的多個(gè)RAG熱門項(xiàng)目的分析。L3階段躍遷篇丨Agent智能體架構(gòu)設(shè)計(jì)L3階段大模型Agent應(yīng)用架構(gòu)進(jìn)階實(shí)現(xiàn)主要學(xué)習(xí)LangChain、 LIamaIndex框架也會(huì)學(xué)習(xí)到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系統(tǒng)打造Agent智能體。L4階段精進(jìn)篇丨模型微調(diào)與私有化部署L4階段大模型的微調(diào)和私有化部署更加深入的探討Transformer架構(gòu)學(xué)習(xí)大模型的微調(diào)技術(shù)利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速進(jìn)行模型微調(diào)并通過Ollama、vLLM等推理部署框架實(shí)現(xiàn)模型的快速部署。L5階段專題集丨特訓(xùn)篇 【錄播課】四、資料領(lǐng)取全套內(nèi)容免費(fèi)抱走學(xué) AI 不用再找第二份不管你是 0 基礎(chǔ)想入門 AI 大模型還是有基礎(chǔ)想沖刺大廠、了解行業(yè)趨勢(shì)這份資料都能滿足你現(xiàn)在只需按照提示操作就能免費(fèi)領(lǐng)取掃碼免費(fèi)領(lǐng)取全部?jī)?nèi)容?2025 年想抓住 AI 大模型的風(fēng)口別猶豫這份免費(fèi)資料就是你的 “起跑線” 微服務(wù)拆了五年，AI讓我重新想了想還拆不拆
后端架構(gòu)師帶過三條業(yè)務(wù)線的服務(wù)拆分。從單體拆到三十多個(gè)服務(wù)那是我引以為豪的戰(zhàn)績(jī)。高內(nèi)聚低耦合、獨(dú)立部署、故障隔離——這套我講了五年新人培訓(xùn)第一課就是它。有同事開玩笑說我是拆服狂魔我也不惱因?yàn)椴鸬么_實(shí)穩(wěn)。今年上半年帶一個(gè)內(nèi)部AI助理的項(xiàng)目做到第三周我第一次對(duì)自己這套信仰動(dòng)了搖有些服務(wù)是不是我當(dāng)年拆多了一、讓我動(dòng)搖的那個(gè)晚上AI助理要接大模型做RAG把公司文檔切塊、Embedding進(jìn)向量庫(kù)用戶提問先檢索、再讓模型生成還要帶引用來源、支持多輪追問。按我老習(xí)慣第一版設(shè)計(jì)稿唰唰畫了一排服務(wù)文檔解析服務(wù)、向量檢索服務(wù)、對(duì)話服務(wù)、工具調(diào)用服務(wù)、歷史記錄服務(wù)……每個(gè)獨(dú)立部署靠RPC調(diào)來調(diào)去清清爽爽。我甚至給每個(gè)服務(wù)都配了獨(dú)立數(shù)據(jù)庫(kù)和CI流水線拆分細(xì)到連一個(gè)解析格式的小功能都要單獨(dú)成服務(wù)。當(dāng)年我覺得這叫專業(yè)現(xiàn)在回看有點(diǎn)走火入魔。結(jié)果聯(lián)調(diào)那天翻車了。用戶問一個(gè)問題請(qǐng)求在五六個(gè)服務(wù)之間跳一圈光網(wǎng)絡(luò)往返就吃掉幾百毫秒。模型本來在流式吐字前面這串調(diào)用一卡前端收到的第一個(gè)token晚了快一秒體驗(yàn)特別糟。更要命的是Agent部分模型要自己決定調(diào)哪個(gè)工具、走哪步這串編排邏輯散在好幾個(gè)服務(wù)里調(diào)試時(shí)我追著調(diào)用關(guān)系滿世界找狀態(tài)頭都大了。那天晚上我干了件五年沒干的事把文檔解析和向量檢索兩個(gè)服務(wù)合并成一個(gè)。檢索和生成本來就該貼著跑中間插一道網(wǎng)絡(luò)調(diào)用純屬自找麻煩。合并完首字延遲直接降了一大截。二、哪些場(chǎng)景我開始重新看拆分粒度倒不是后悔拆微服務(wù)了。是有些AI相關(guān)的場(chǎng)景老的拆法不靈我得重新掂量。第一種延遲敏感的流式路徑。模型流式輸出最怕中間多跳。以前一個(gè)請(qǐng)求過三四個(gè)服務(wù)覺得正常現(xiàn)在只要路徑上有AI生成我就盡量把檢索、生成、后處理塞進(jìn)一個(gè)服務(wù)讓它們同一進(jìn)程內(nèi)完成別隔著網(wǎng)絡(luò)喊話。第二種Agent自己當(dāng)編排者的時(shí)候。傳統(tǒng)做法里業(yè)務(wù)流程是一堆服務(wù)互相調(diào)出來的。但Agent模式下規(guī)劃、決策、調(diào)工具這套邏輯很大一部分住在了prompt和工具定義里不在服務(wù)劃分里。我原來拆很細(xì)的下單服務(wù)“通知服務(wù)”在AI路徑里退化成了Agent能直接調(diào)的工具。邊界還在但誰主導(dǎo)流程這件事變了。第三種上下文和狀態(tài)的管理。多輪對(duì)話要維護(hù)歷史、管上下文窗口、存中間步驟。這些狀態(tài)放哪我試過放獨(dú)立狀態(tài)服務(wù)后來發(fā)現(xiàn)只要AI路徑一復(fù)雜狀態(tài)服務(wù)和生成服務(wù)之間的同步就成了新噩夢(mèng)?，F(xiàn)在我把AI會(huì)話相關(guān)的狀態(tài)收攏到靠近模型那一側(cè)省得來回搬。第四種工具調(diào)用的可觀測(cè)性。Agent調(diào)工具的次數(shù)一多出錯(cuò)了你根本不知道是哪一步跑飛。我后來給AI路徑單獨(dú)接了一套調(diào)用追蹤把每次工具調(diào)用、每次模型返回都留痕。這事兒在傳統(tǒng)微服務(wù)里靠現(xiàn)成方案就能做但在AI路徑里得把模型的思考步驟也當(dāng)成要記錄的對(duì)象不然排查全靠猜。這套追蹤如果也拆成獨(dú)立服務(wù)反而把最該挨著模型的數(shù)據(jù)推遠(yuǎn)了。三、但我不打算走向另一個(gè)極端有朋友看了我的改動(dòng)半開玩笑“你這是要回歸單體啊”真不是。該拆的我還是拆。像鑒權(quán)、限流、計(jì)費(fèi)這種高并發(fā)、無狀態(tài)、要獨(dú)立擴(kuò)縮容的服務(wù)微服務(wù)那套一點(diǎn)沒過時(shí)。AI再猛也不會(huì)讓大促時(shí)把訂單服務(wù)多開十臺(tái)變多余。我們這次AI助理項(xiàng)目文檔問答那條線我收了但訂單、支付、用戶中心這些紋絲沒動(dòng)該獨(dú)立還是獨(dú)立。我現(xiàn)在的判斷就一句話拆不拆看這條路徑吃不吃跨服務(wù)調(diào)用的延遲和分布式狀態(tài)同步這兩塊虧。純AI編排、強(qiáng)依賴流式、狀態(tài)黏在一起的路徑能收就收別為架構(gòu)好看硬拆。剩下的沿用老辦法穩(wěn)得很。AI沒讓我那五年白干。它只是逼著我去想以前見復(fù)雜就拆現(xiàn)在得先問一句——這地方拆了是更清晰還是只是更碎四、一點(diǎn)真心話我不鼓吹誰該把服務(wù)合并也不說微服務(wù)過時(shí)了。這事兒沒有標(biāo)準(zhǔn)答案全看你的業(yè)務(wù)長(zhǎng)啥樣、流量怎么走。我自己的變化很具體從前碰新需求第一反應(yīng)是拆個(gè)服務(wù)出來現(xiàn)在會(huì)先停一下想想這塊是不是本該跟模型貼在一起跑。五年拆出來的經(jīng)驗(yàn)沒廢它現(xiàn)在教我的是知道什么時(shí)候該收手。我們組老周前陣子把他那條線也并了兩個(gè)服務(wù)效果不錯(cuò)。但你也別照抄他的場(chǎng)景和我的不一樣照抄準(zhǔn)踩坑。你們做AI項(xiàng)目時(shí)服務(wù)怎么拆的評(píng)論區(qū)說說我也想聽聽別的踩坑法子。想入門 AI 大模型卻找不到清晰方向備考大廠 AI 崗還在四處搜集零散資料別再浪費(fèi)時(shí)間啦2025 年AI 大模型全套學(xué)習(xí)資料已整理完畢從學(xué)習(xí)路線到面試真題從工具教程到行業(yè)報(bào)告一站式覆蓋你的所有需求現(xiàn)在全部免費(fèi)分享掃碼免費(fèi)領(lǐng)取全部?jī)?nèi)容?一、學(xué)習(xí)必備100本大模型電子書26 份行業(yè)報(bào)告 600 套技術(shù)PPT幫你看透 AI 趨勢(shì)想了解大模型的行業(yè)動(dòng)態(tài)、商業(yè)落地案例大模型電子書這份資料幫你站在 “行業(yè)高度” 學(xué) AI1. 100本大模型方向電子書2. 26 份行業(yè)研究報(bào)告覆蓋多領(lǐng)域?qū)嵺`與趨勢(shì)報(bào)告包含阿里、DeepSeek 等權(quán)威機(jī)構(gòu)發(fā)布的核心內(nèi)容涵蓋職業(yè)趨勢(shì)《AI 職業(yè)趨勢(shì)報(bào)告》《中國(guó) AI 人才糧倉(cāng)模型解析》商業(yè)落地《生成式 AI 商業(yè)落地白皮書》《AI Agent 應(yīng)用落地技術(shù)白皮書》領(lǐng)域細(xì)分《AGI 在金融領(lǐng)域的應(yīng)用報(bào)告》《AI GC 實(shí)踐案例集》行業(yè)監(jiān)測(cè)《2024 年中國(guó)大模型季度監(jiān)測(cè)報(bào)告》《2025 年中國(guó)技術(shù)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)》。3. 600套技術(shù)大會(huì) PPT聽行業(yè)大咖講實(shí)戰(zhàn)PPT 整理自 2024-2025 年熱門技術(shù)大會(huì)包含百度、騰訊、字節(jié)等企業(yè)的一線實(shí)踐安全方向《端側(cè)大模型的安全建設(shè)》《大模型驅(qū)動(dòng)安全升級(jí)騰訊代碼安全實(shí)踐》產(chǎn)品與創(chuàng)新《大模型產(chǎn)品如何創(chuàng)新與創(chuàng)收》《AI 時(shí)代的新范式構(gòu)建 AI 產(chǎn)品》多模態(tài)與 Agent《Step-Video 開源模型視頻生成進(jìn)展》《Agentic RAG 的現(xiàn)在與未來》工程落地《從原型到生產(chǎn)AgentOps 加速字節(jié) AI 應(yīng)用落地》《智能代碼助手 CodeFuse 的架構(gòu)設(shè)計(jì)》。二、求職必看大廠 AI 崗面試 “彈藥庫(kù)”300 真題 107 道面經(jīng)直接抱走想沖字節(jié)、騰訊、阿里、蔚來等大廠 AI 崗這份面試資料幫你提前 “押題”拒絕臨場(chǎng)慌1. 107 道大廠面經(jīng)覆蓋 Prompt、RAG、大模型應(yīng)用工程師等熱門崗位面經(jīng)整理自 2021-2025 年真實(shí)面試場(chǎng)景包含 TPlink、字節(jié)、騰訊、蔚來、蝦皮、中興、科大訊飛、京東等企業(yè)的高頻考題每道題都附帶思路解析2. 102 道 AI 大模型真題直擊大模型核心考點(diǎn)針對(duì)大模型專屬考題從概念到實(shí)踐全面覆蓋幫你理清底層邏輯3. 97 道 LLMs 真題聚焦大型語言模型高頻問題專門拆解 LLMs 的核心痛點(diǎn)與解決方案比如讓很多人頭疼的 “復(fù)讀機(jī)問題”三、路線必明 AI 大模型學(xué)習(xí)路線圖1 張圖理清核心內(nèi)容剛接觸 AI 大模型不知道該從哪學(xué)起這份「AI大模型 學(xué)習(xí)路線圖」直接幫你劃重點(diǎn)不用再盲目摸索路線圖涵蓋 5 大核心板塊從基礎(chǔ)到進(jìn)階層層遞進(jìn)一步步帶你從入門到進(jìn)階從理論到實(shí)戰(zhàn)。L1階段:啟航篇丨極速破界AI新時(shí)代L1階段了解大模型的基礎(chǔ)知識(shí)以及大模型在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用和分析學(xué)習(xí)理解大模型的核心原理、關(guān)鍵技術(shù)以及大模型應(yīng)用場(chǎng)景。L2階段攻堅(jiān)篇丨RAG開發(fā)實(shí)戰(zhàn)工坊L2階段AI大模型RAG應(yīng)用開發(fā)工程主要學(xué)習(xí)RAG檢索增強(qiáng)生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能評(píng)估還有GraphRAG在內(nèi)的多個(gè)RAG熱門項(xiàng)目的分析。L3階段躍遷篇丨Agent智能體架構(gòu)設(shè)計(jì)L3階段大模型Agent應(yīng)用架構(gòu)進(jìn)階實(shí)現(xiàn)主要學(xué)習(xí)LangChain、 LIamaIndex框架也會(huì)學(xué)習(xí)到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系統(tǒng)打造Agent智能體。L4階段精進(jìn)篇丨模型微調(diào)與私有化部署L4階段大模型的微調(diào)和私有化部署更加深入的探討Transformer架構(gòu)學(xué)習(xí)大模型的微調(diào)技術(shù)利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速進(jìn)行模型微調(diào)并通過Ollama、vLLM等推理部署框架實(shí)現(xiàn)模型的快速部署。L5階段專題集丨特訓(xùn)篇 【錄播課】四、資料領(lǐng)取全套內(nèi)容免費(fèi)抱走學(xué) AI 不用再找第二份不管你是 0 基礎(chǔ)想入門 AI 大模型還是有基礎(chǔ)想沖刺大廠、了解行業(yè)趨勢(shì)這份資料都能滿足你現(xiàn)在只需按照提示操作就能免費(fèi)領(lǐng)取掃碼免費(fèi)領(lǐng)取全部?jī)?nèi)容?2025 年想抓住 AI 大模型的風(fēng)口別猶豫這份免費(fèi)資料就是你的 “起跑線”