在学习 AI (尤其是大模型和 RAG) 的过程中, 我发现向量 (Vector) 是理解这一切的基础 为了帮助大家跨越数学门槛, 我整理了这份指南

从最开始的提示工程到现在的 MCP（模型上下文协议），我们一步步为大模型装上了“手和脚”——可以调用工具、读写文件、执行任务等，并且不断完善。

函数调用功能可以增强模型推理效果或进行其他外部操作，包括信息检索、数据库操作、知识图谱搜索与推理、操作系统、触发外部操作等工具调用场景。

mem0 是一个围绕「记忆系统」构建的开源框架，它让大模型具备“长期记忆”的能力。本文将通过源码拆解，带你深入理解 mem0 的核心设计与工作原理，尤其是最关键的记忆创建（add）机制。

如果想真正弄清楚知识库、Embedding、向量数据库以及 LLM 在一个完整 AI 系统中的角色，就需要先把它们之间的关系理清楚。

很多AI产品对外的接口都复用了OpenAI公司的接口WebAPI，DeepSeek、智谱等也是如此。因此，只要学会OpenAI的接口，其他AI产品也就学调用了。

如果你正开发大模型应用，那你肯定绕不开 LangChain。但很快，你就会发现它的生态里冒出了 LangGraph、LangSmith、LangFlow 等一堆“亲戚”，让人有点摸不着头脑。

本文深度解析基于MCP协议的企业级自动化Agent架构。通过一个完整的日志分析-配置修复场景，详细阐述了Prompt如何随工具调用结果动态演进，驱动复杂工作流。文章包含System Prompt设计。

Agent更加依赖LLM的推理决策能力，通过增加规划、记忆和工具调用的能力，构造一个能够独立思考、逐步完成给定目标的智能体。

在人工智能领域，大模型就像一个 “知识通才”，通过海量数据训练，掌握了广泛的知识和技能。但在实际应用中，我们常常需要模型在特定领域或任务上表现出色，这时就需要用到模型微调（Fine-tuning）了。

LangChain 是一个 AI 应用开发的生态，包括了开发框架、社区生态和扩展生态。其中，最重要的，也是构成整个生态基础的就是开发框架。

LangChain是一个开源框架，用于开发由大语言模型(LLMs)驱动的应用程序，比如，搭建智能体（Agent）、问答系统（QA）、对话机器人、文档搜索系统、企业私有化知识库等。

下面提供你一份 专门为前端项目优化的《技术文档自动生成 Prompt 模板》 ，适用于： React / Vue / Angular / Svelte / Next.js / Nuxt / Vite

API是什么? 想象你去奶茶店点单: 你不需要冲进后厨自己做奶茶，而是告诉店员(API)“我要三分糖、加珍珠”，店员把需求传给后厨(另一个程序)，最后把做好的奶茶(结果)端给你。 API就是软件之间的

在日常开发中，我们经常需要从数据库中查询数据。但对非技术人员来说，写 SQL 查询语句可能是个“噩梦”。而随着大模型的兴起，将自然语言直接转化为 SQL 查询已成为现实。 今天，我将结合 DeepSe

如果只能推荐一份关于 Gemini 3 Pro 的进阶指南，我会毫不犹豫地选择这一份：谷歌官方 68 页提示词工程手册。

linux.do 大佬开发的，不知道啥时候就不能用了，且用且珍惜。 原文地址 Cursor 修改程序地址: Releases · wisdgod/cursor-rp 需要下载 modifier 文件,

Anthropic 机械可解释性学习路线 机械可解释性（Mechanistic Interpretability, MI）是一个门槛较高的领域，因为它不仅涉及代码，还涉及独特的数学直觉。本计划采用**

本文不讨论公式，只解读图表，旨在让更多读者看完就能通俗地、成体系地给身边其他人讲清楚 Transformer 工作原理，从而真正理解它究竟为什么如此火爆。