沪深 300、中证 A500、创业板、科创板各大指数权重行业 top7 如下：
沪深 300 指数：
金融、工业、信息技术、主要消费、可选消费、原材料、医药卫生；
中证 A500 指数：
工业、信息技术、金融、原材料、可选消费、医药卫生、主要消费；
创业板指数：
工业、医药卫生、信息技术、电信业务、主要消费、金融、原材料；
科创板指数：
信息技术、工业、医药卫生、原材料、可选消费、通信服务、主要消费

RAG全流程解析
1.用户意图理解
2.知识源解析
3.知识嵌入
4.知识索引
5.知识检索
6.知识整合
7.答案生成
8.知识引用
9.高级RAG

具身智能（Embodied Intelligence）人工智能领域的一个重要概念，
强调智能的实现不仅依赖于抽象的计算和符号处理，更需要与物理世界通过身体（或具身载体） 进行互动；
它认为智能是生物体（或智能体）在环境中通过感知、行动和反馈循环逐步形成的，而非单纯的 “大脑” 内部运算

NLP实战项目
智能客服聊天机器人
新闻文章自动摘要
社交媒体情感分析平台
法律文档智能检索系统

《ChatGPT 原理与应用开发》 郝少春、黄玉琳、易华挥合著
国内首本聚焦大语言模型（LLM）商业应用开发的实战指南，
该书以 ChatGPT 为切入点，系统阐述了自然语言处理（NLP）任务的技术原理与工程实践，
同时兼顾技术通用性，内容可无缝迁移至其他 LLM 模型

《大模型项目实战：多领域智能应用开发》 高强文
基础篇（第 1-3 章）：
讲解大语言模型的基础知识、应用架构以及应用工作模式
操作篇（第 4-8 章）：
聚焦大模型的实操环节，包括应用环境的搭建，多种大模型的安装、微调与量化等常用操作
开发篇（第 9-18 章）：
详细讲述大语言模型在 9 个领域的应用开发过程，
包括 Chat、编程、RAG、翻译、AI Agent、语音、数字人、提示词生成、AI 小镇等

价值对齐  Value Alignment
让大模型的能力和行为跟人类的价值观、真实意图和伦理原则保持一致

LangChain 和 LangChain4j不是由同一个组织在维护 ；
LangChain 是由 Harrison Chase 和 Ankush Gola 创建的，
目前主要有面向 Python 和 JavaScript/TypeScript 生态的两个官方维护版本 ；
而 LangChain4j 是 LangChain 的 Java 实现版本，由 langchain4j 官方团队开发，
其目标是将 LangChain 的核心概念和功能移植到 Java 生态系统中，使 Java 开发者能够更方便地构建基于大语言模型的应用程序

MMR 搜索即最大边际相关性搜索（Maximal Marginal Relevance Search），是信息检索和推荐系统中的重要算法 ；
相较于相似度搜索，MMR 搜索更注重结果的多样性 ；
相似度搜索专注于精确匹配，通过向量空间距离计算实现高精度匹配，适用于专利检索、学术论文查重等需要高精度匹配的场景 ；
而 MMR 搜索在需要覆盖多角度信息或提供多样化内容推荐的场景中，能显著提升用户体验和信息获取效率
在电商环境中，可实现跨品类推荐，帮助用户发现更多潜在兴趣点；
在科研文献探索中，能提供多角度观点，促进学术创新和知识交叉融合；
在内容生成系统中，可为创作者提供多样化的素材和灵感，避免内容同质化

LlamaIndex 是一个与 LangChain 类似的框架，但它们的实现逻辑和方法不同：
LangChain 最初围绕“链”(chain)概念设计（这也是其名称的由来）；
LlamaIndex 则专注于上下文增强(context-augmented)LLM 应用，特别适用于 RAG 解决方案；
LlamaIndex 官网：
LlamaIndex 是一个简单、灵活的数据框架，用于将自定义数据源连接到 LLM