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汇总1400+文献的神级“上下文工程”综述，治愈初学者的AI迷失症

· C_Know：外部知识，通过如检索增强生成（RAG）等函数或从集成知识图谱中获取。

上下文工程 AI

全球最强大模型一夜易主，GPT-4时代终结！Claude 3提前狙击GPT-5，3秒读懂万字论文理解力接近人类

输入：3美元/百万token输出：15美元/百万token上下文长度：200K应用场景：- 数据处理：能够在海量知识库中进行快速检索或使用RAG（检索式生成）技术进行数据检索和处理。

claude 大模型

完全指南——使用python提取PDF中的文本信息（包括表格和图片OCR）

编写提取表格的文本内容的函数最后的整合处理写在前面随着大型语言模型(LLM)的应用不断发展，从简单的文本摘要和翻译，到基于情绪和财务报告主题预测股票表现，再到复杂的检索（如RAG

大语言模型 python

解读提示工程（Prompt Engineering）

模型微调会更改LLM的行为和响应，RAG通过上下文参考来补充用户的输入。

Prompt 提示词

全球最强长文本大模型，一次可读35万汉字：Baichuan2-192K上线

为了缓解这种压力，业内出现了一些折中的方法，比如把模型做小；让模型通过滑动窗口等方式主动抛弃前文，只保留对最新输入的注意力机制；通过对上下文的降采样或者 RAG（检索增强的生成），只保留对部分输入的注意力机制等等

Baichuan2 百川开源

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了

使用基于嵌入的搜索实现高效的知识检索绝大部分知识库的原理，检索增强生成 (RAG)，Retrieval Augmented Generation，比如我问如何评价马上要上映的电影《海王2》，你让大模型自己去答肯定就废了

提示词 prompt

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了！

使用基于嵌入的搜索实现高效的知识检索绝大部分知识库的原理，检索增强生成 (RAG)，Retrieval Augmented Generation，比如我问如何评价马上要上映的电影《海王2》，你让大模型自己去答肯定就废了

OpenAI Prompt 提示词

大模型应用中大部分人真正需要去关心的核心——Embedding

ensp; · 企业检索应用：企业应用中最常见的就是更高级的检索，我们可以一般叫它检索增强生成（RAG

大模型

金融行业的开源AI大模型

FinGPT的特色模块包括FinGPT-RAG，专门用于金融情感分析，通过外部知识检索优化信息深度和背景，以及FinGPT-FinNLP，提供金融领域LLM训练和微调的完整流程。

开源大模型

垂直领域大模型的思考

需要注意的是一般垂直领域大模型不会直接让模型生成答案，而是跟先检索相关的知识，然后基于召回的知识进行回答，也就是基于检索增强的生成(Retrieval Augmented Generation , RAG

垂直领域大模型

LangChain 的问题所在

来源：Joseph Haaga LangChain 显然是 RAG 的首选工具，所以我认为现在是学习它的绝佳时机。

大模型大语言模型

深度洞察：人工智能体(AI Agent)2024年重要发展趋势指南

自我改进的AI智能体：有多种方法可以改进LLM响应-少量提示、微调、RAG、RLHF-但这些改进通常需要手动实施组件。

AI Agent 人工智能

九问中国大模型掌门人，万字长文详解大模型进度趋势

从实践角度来看，目前比较好的方法是 RAG（外挂知识库）来引入外部知识，改善幻觉问题。

大模型详解

使用 Dify 和 Moonshot API 构建你的 AI 工作流（一）：让不 AI 的应用 AI 化

关于本文中埋的一些未展开的伏笔，其实有很多有趣的玩法，比如可以将 WordPress 变成一个低成本的、简单的 RAG 知识库、带有版本管理的 CMS、搭配模型使用的带版本管理的图床。

Dify Moonshot API 工作流

谈Agent构建平台的设计

· 网站托管、备案等支持 · 常用且研发成本较高的能力（这方面不限于前端和后端能力），例如PDF解析、常用的RAG方案、常用的微调方案、常见的策略架构等等单独解释一下最后一条，

Agent 构建

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