AI教程

在已有因果语言模型上检查 q_proj 目标层、创建 PEFT LoRA 适配器并验证可训练参数。

用 PyTorch CUDA 内存计数器分辨张量占用、缓存保留与进程峰值，再比较改动前后。

用 PyTorch Profiler 给 CUDA 推理片段记录算子耗时，区分程序瓶颈与硬件评测。

Dify 更新知识库后仍召回旧文时，核查新文索引、停用旧文并用固定问题复验。

用 LangGraph 的 checkpointer 与 store 分开验证会话状态和跨会话用户偏好。

用同一份资料比较 Dify 与 RAGFlow 的建库、检索调试和工作流，并按团队任务选择试点。

按 RAGFlow Agent 画布连接 Begin、Retrieval、Agent 和 Message，用固定问题查看各节点结果。

用 Python 把示例文件加入 OpenAI 向量库，调用 File Search 回答问题，并分别核对引用与检索片段。

区分智能体系统指令与知识库资料，给出提示词注入样例及权限边界测试。

比较 pgvector 与 Qdrant 的过滤、更新和运维路径，并用相同问题集验证选型。