LLM-极简笔记

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以下是 LLM 相关的文章

2026-06-19
LlamaIndex 框架应用实战教程：从零构建 RAG 与 Agent LlamaIndex v0.14.x 框架应用实战教程，从零开始系统掌握 LlamaIndex，涵盖环境搭建、数据加载、索引构建、检索策略、查询引擎、Agent 工具化、工作流编排等核心模块，所有代码示例完整可运行，助你独立构建生产级 RAG 应用。
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2026-06-19
LlamaIndex 文档解析与分块策略深度解析基于 LlamaIndex 源码深度剖析文档解析与分块策略，从 Document→Node 数据模型层次、元数据排除机制、NodeParser 继承体系，到基础文本分块、语义分块、文件格式感知分块、层级分块等核心组件的设计原理与最佳实践。
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2026-06-19
LlamaIndex 索引类型详解：从向量索引到知识图谱全面详解 LlamaIndex 各类索引类型：VectorStoreIndex（向量语义检索）、SummaryIndex（全局摘要）、TreeIndex（层次摘要）、KeywordTableIndex（关键词匹配）、KnowledgeGraphIndex（知识图谱推理）、MultiModalVectorStoreIndex（多模态检索）等，包含原理、特点、适用场景与代码示例。
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2026-06-10
MHA、MQA 与 GQA 深度对比：大模型注意力机制演进全解析深度解析大模型注意力机制的三种核心变体：MHA（多头注意力）、MQA（多查询注意力）和 GQA（分组查询注意力），从 Query/Key/Value 头数设计、KV Cache 显存占用、推理速度、模型精度等维度全面对比，助你理解 LLaMA、GPT 等模型的架构选择。
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2026-06-10
LlamaIndex 核心概念：索引类型、检索策略与查询引擎全解析深入解析 LlamaIndex 三大核心概念：索引（VectorStore/Summary/Tree/KeywordTable/KnowledgeGraph）是数据的结构化存储形态，检索策略（语义/关键词/混合/分层/路由）是从索引中查找内容的方法，查询引擎是封装检索与生成的完整问答接口，三者共同构成 RAG 流程的核心链条。
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2026-06-10
LlamaIndex 大厂面试 25 道核心题型全解析 LlamaIndex 大厂面试 25 道灵魂痛点题全解析，涵盖核心架构与数据流、高级 RAG 优化（混合检索/重排序/查询改写）、Agent 编排与工具调用、生产环境避坑指南四大模块，助你高效突击大厂 AI 工程师面试。
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2026-06-10
LlamaIndex 核心包 15 种分块策略完全指南全面详解 LlamaIndex 核心包中 15 种分块策略，涵盖基础文本分块（Token/Sentence/Code）、语义分块（SemanticSplitter/SemanticDoubleMerging）、文件格式感知（HTML/Markdown/JSON）、关系层级分块（SentenceWindow/Hierarchical/MarkdownElement），附选择指南与代码示例。
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2026-06-10
LlamaIndex 索引类型全景：基础与高级索引一览 LlamaIndex 索引类型全景梳理，涵盖基础索引（VectorStore/Summary/Tree/KeywordTable）与高级索引（KnowledgeGraph/PropertyGraph/DocumentSummary/MultiModal），详解每种索引的核心原理、适用场景与选型建议。
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2026-06-10
AI Agent 开发面试实战：RAG、LangGraph 与后端基础全记录原力健康 AI Agent 开发岗位面试全记录，涵盖 RAG 检索流程、知识库构建、Chunk 切片优化、多路召回、LangGraph 编排、Redis 分布式锁与缓存、设计模式、排序算法等 23 道面试题详细解答。
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2026-06-10
LLM 应用开发面试 50 道模拟题及答案 LLM 应用开发面试 50 道核心模拟题及详细答案，覆盖 RAG 检索与评估、文本分块策略、多路召回、Agent 架构设计、LangGraph 编排、模型部署与推理优化、LLMOps 工程化等七大专题，助你全面备战大模型应用岗面试。
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