【日积月累】 现成的预训练模型无法完全满足使用场景时，有三种常见解决方案可供选择：Prompt Engineering（提示工程）、Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成）以及 Fine-tuning（微调）。 今天，我们将着重探讨微调方法，帮助你快速掌握这一领域的核心技巧。

【日积月累】 在图神经网络（GNN）中，消息传递框架是通过聚合邻接节点的信息来更新中心节点的关键概念。这种框架在二相图中的应用尤为重要。二相图由两个不相交的节点集组成，仅连接不同子集的节点，从而提高消息传递效率。通过使用二相图，GNN可以在大规模数据处理中简化复杂结构，增强计算效率。`MessagePassing`基类在Pytorch Geometric库中为实现GNN提供了便利，允许用户自定义消息传递逻辑，优化节点信息更新。

【日积月累】 AI Agent框架的出现为企业构建专属大模型带来了新机遇。LangChain框架因其灵活性和易于集成的特性，适用于设计复杂的AI Agent，广泛应用于对话式AI助手和自主任务完成系统。LangGraph框架以支持多角色交互和复杂系统构建为特色，适合交互式叙事引擎和复杂决策系统。AutoGen框架则简化了高级AI系统的开发流程，适合高级对话系统和自动编码助手。选择合适的AI Agent框架需根据具体需求进行。