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本文档汇集了 50 个核心面试问题，经过精心策划，旨在加深您对 LLM 的理解。每个问题都配有详细的答案，融合了技术见解与实际案例。

在大型语言模型（LLM）驱动的AI应用浪潮中，检索增强生成（RAG）技术已成为解决模型“幻觉”和知识时效性问题的核心方案。本文将深入剖析一个在GitHub上星标数迅速攀升、备受瞩目的开源项目——**Ragflow**。它不仅是一个RAG引擎，更是一个基于深度文档理解的、端到端的RAG解决方案，旨在为开发者和企业提供构建下一代智能问答应用的坚实基础。

模型上下文协议（MCP）通过提供一个开放、安全、标准化的通信框架，有效地解决了当前AI集成领域的碎片化和低效率问题。它通过将复杂的集成模式简化，为构建一个更加健壮、互联和高效的AI生态系统奠定了坚实的基础。

本文将为您详细解读信息图中的20个关键概念，带您系统地了解AI智能体是如何工作的

本教程内容整理自 YouTube 创作者 Chris Raroque 的热门视频

90% 的 AI‘失败’实际上是提示的失败。永远先计划。要具体。告诉 Claude 你所知道的一切。”

Hugging Face 官方推出的大语言模型（LLM）课程，是为开发者和研究者设计的一套系统性、免费的在线教程

一份旨在成为开发者和产品经理在构建 AI 智能体时的案头手册

本报告旨在深入探讨生成式人工智能（Generative AI）对儿童学习、发展及福祉的深远影响。我们结合了上述PDF报告中的详尽数据与配套视频中儿童的真实、生动的质性反馈。