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96SEO 2026-08-06 19:58 2
面向背景有前端 / 全栈经验。目标是把 Agent 能力接入真实业务，而非做算法研究员。
写作形式本地详解文档+ 原理与框架笔记 + 与前后端的交叉引用。
.大模型认知/ 各章 ≥ 字侧重原理与工具链，无面试 Q&A 堆砌。
| 编号 | 主题 | 本地目录 | 本地文档 | 状态 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 大模型认知 | .大模型认知/ | ||
| 0科普 · 1总览 · 2预训练 · 3SFT · 4对齐 · 5LoRA · 6量化 · 7部署 已完成 | ||||
| 2 | LLM API 与模型选型 | . LLM-API/ | NN LLM-API-Streaming-Client.md 已完成 | |
| 3 | RAG 检索提高生成 | . RAG-Knowledge/ | LAG-Pipeline-Practice.md 已完成 | |
| 4 | ||||
Phase A 認知 ← 周
Phase B 應用 ← 主要能力，与业务最近
Phase C 模型← 私有化/领域适配
Phase D 工程← 公司级落地
Phase E 案例← 串联 front / backend
| M1读通标准 | M1完成指标 |
|---|---|
| 0科普 +1总览。用 API 完成流式对话页 | 实现前端 SSE 流式展示 |
| M2 完成 RAG 问答 Demo：文档上传→检索→带引用回答 | 实现 PDF 上传 + 向量检索 + 引用标注 |
| M3 完成单 Agent Demo：至少 X 个 Tool | 实现两种 Tool 调用并在对话中返回结构化结果 |
| M4 本地部署 Qwen+ Dify 工作流 | 在本机跑 Qwen2 并接入 Dify 编排 |
| M5读通 多 Agent 通用原理并实现最小 Orchestrator | 手写任务拆分‑子Agent 并行‑结果汇总流程 |
| M6 完成端到端公司场景案例 | 实现完整 UI‑后端‑Agent 流程演示 |
0科普入门 →1模型一生总览→– 按需深入→ai/API 起做项目
| 章节内容阅读建议 |
|---|
作为专业的SEO优化服务提供商，我们致力于通过科学、系统的搜索引擎优化策略，帮助企业在百度、Google等搜索引擎中获得更高的排名和流量。我们的服务涵盖网站结构优化、内容优化、技术SEO和链接建设等多个维度。
| 服务项目 | 基础套餐 | 标准套餐 | 高级定制 |
|---|---|---|---|
| 关键词优化数量 | 10-20个核心词 | 30-50个核心词+长尾词 | 80-150个全方位覆盖 |
| 内容优化 | 基础页面优化 | 全站内容优化+每月5篇原创 | 个性化内容策略+每月15篇原创 |
| 技术SEO | 基本技术检查 | 全面技术优化+移动适配 | 深度技术重构+性能优化 |
| 外链建设 | 每月5-10条 | 每月20-30条高质量外链 | 每月50+条多渠道外链 |
| 数据报告 | 月度基础报告 | 双周详细报告+分析 | 每周深度报告+策略调整 |
| 效果保障 | 3-6个月见效 | 2-4个月见效 | 1-3个月快速见效 |
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创作高质量原创内容，优化现有页面，建立内容更新机制。
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