Notes from the latent space of AI — 让隐含的知识显形。这里记录大模型（LLM）与智能体（Agent）方向的学习笔记和技术深度文章。
理解注意力机制：从缩放点积到多头注意力
深入解析 Transformer 中的注意力机制——从 Query-Key-Value 的直觉出发，经过缩放点积注意力，到多头注意力，配合具体数值示例追踪数据流。
从零构建 ReAct Agent：工具调用与多步推理
实现一个 ReAct 风格的 Agent，支持搜索、计算器、代码执行等工具。覆盖 Thought-Action-Observation 循环、Prompt 工程设计和错误恢复策略。
RAG Pipeline 实战：从文档切分到检索增强的完整链路
搭建生产级 RAG 系统的全流程：文档切分策略、Embedding 模型选型、向量数据库对比、检索重排，以及 Prompt 注入的最佳实践。