用代码连接创意,
笔记沉淀思考

欢迎来到我的个人学习主页。这里是我在编程长路上的脚印,用于沉淀大语言模型(LLM)开发、全栈开发及系统底层的技术积累。秉承开源开放,希望我的踩坑经历能对你有用。

探索技术笔记 关于作者
6 深度笔记
150+ 学习沉淀(小时)
4 专注技术领域
laoli_notes_profile.sh
1export USER="LaoLi"
2export FOCUS="AI_RAG_Fullstack"
3export CURRENT_LEARNING="LoRA_Finetuning"
4echo "Keep coding, keep writing."
5 
6cat << EOF
7构建这套个人空间的意义,
8在于对抗脑内瞬时的遗忘,
9让每一行代码都留下痕迹。
10EOF

技术笔记分享

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近期学习与技术规划

持续保持对新技术的敏锐度,规划未来的自我迭代路线

2026.06 - 至今 进行中

大语言模型高效微调 (PEFT) 实践

重点攻克 LoRA 与 QLoRA 在消费级显卡上的微调细节,探究不同超参数(秩、Dropout、Alpha)对垂域任务指令对齐的影响。

2026.04 - 2026.05 已落地

RAG(检索增强生成)局部知识库落地

基于 LangChain 与 Chroma DB 建立混合检索管道,通过 Recursive Text Splitting 优化和代词重写提升查询召回精准度。

2026.01 - 2026.03 规划中

前端元编程:TypeScript 5.x 新版装饰器

深入 TC39 装饰器 Stage 3 最新提案,重构现有的全栈框架骨架,利用 reflect-metadata 实现模块级别的 IoC(控制反转)。

LaoLi

你好,我是老李!

我是一个热爱编程的开发者,目前正在努力摸索 AI 技术在日常工作和全栈开发中的应用。我坚信“好记性不如烂笔头”,因此创建了这个空间,将复杂的编程逻辑、系统设计架构、AI 微调和 RAG 的知识点拆解成通俗易懂的笔记。在这里,记录的不只是代码,还有解决问题的思考过程。

我的探索技术栈
Python / PyTorch LangChain / RAG JavaScript / TypeScript React / Next.js Node.js / Express Redis / PostgreSQL Docker

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