近年来，大模型技术逐渐走进我们的生活。无论是在科技新闻里，还是在日常聊天中，总能听到它的名字。它不仅能写文章、画图、翻译语言，还能帮医生诊断疾病，甚至完成一些我们以前觉得只有人类才能做的事情。 “大模

今天我要用亲身经历告诉你，Embedding只是RAG系统中的一个工具，真正决定成败的是那些被忽视的核心组件。让我带你重新认识RAG系统的本质，避开那些让我踩过的坑！

一个非常适合初学者的大模型应用开发教程，内容系统且实践性强，能够帮助学习者快速掌握从基础到进阶的 LLM 开发技能。

今天为大家推荐一个免费成体系的课程：微软推出的"Generative AI for Beginners"（适合初学者的AI课程）。

FastGPT通过将智能对话与可视化编排完美结合，无论是开发者还是业务人员，都能轻松打造专属的搭建AI知识库问答系统。

我们看三篇Agent Memory论文 * CFGM：离线轨迹经验提取 * ReasoningBank：轨迹经验提取和test-time * MIRIX：提供完整记忆工程方案和全面记忆分类

这些 GitHub 仓库为我们提供了一个实践和学习的平台，让我们能够亲身体验 LLM 的强大功能，从基础知识到高级应用，每一步都有详细的指导。

现在我们已经构建了第一个可运行的 AI Agent，是时候赋予它真正的能力了。本章将超越基础，深入探讨 OpenAI Agents SDK 中最重要的元素之一：工具（tools） 。工具让 Agent

现在我们的 Agent 已能通过工具采取行动，是时候赋予它们更接近人类的智能：记忆与知识。本章将探索如何超越无状态交互，让 Agent 具备记住过往消息、保留重要事实、并在生成回答时引用外部信息源的能

最近乱七八糟的事太多，今天来点偏技术实战的，带大家用LangChain & LangGraph快速入门用编程创建智能体，用LangSmith进行追踪，Agent-Chat构建Agent UI。

随着大型语言模型（LLM）的发展，为模型配备外部知识库成为提升其能力的关键手段之一。所谓知识库，可以理解为模型的“外部记忆”：将海量文档、资料以某种形式提供给模型，帮助它回答超出训练范围的问题。

为什么大厂LLM算法工程师需要深入理解RAG？因为他们需要的不是会调API的人，而是能优化全链路、解决生产问题的工程师。RAG不是简单的"检索+生成"，而是一套完整的系统工程。

本文主要记录一下windows上使用vlllm做本地模型部署并对外提供api服务的部署过程，帮助有类似需求的朋友快速部署，减少踩坑

今天我就从专业角度出发，给大家精挑细选了 6 个在 GitHub 上“狂飙”的 AI大模型 教程项目，不仅实用、完整、还都是免费开源的！

这篇文章将为你打开一扇通往AI Agent世界的大门，在这个AI技术爆炸的时代，掌握Agent技能意味着站上了技术浪潮的制高点。

Happy-LLM 就是这样一个帮你"知其然，更知其所以然"的项目。它不会让你一夜之间成为专家，但能给你一条清晰的学习路径，让你踏踏实实地把基础打牢 🎓

n8n是一个强大的工作流自动化工具，允许用户通过可视化方式连接不同的应用程序和服务。它将AI功能与业务流程自动化相结合，它可以帮助开发者和非技术人员创建复杂的工作流，实现数据在不同系统间的自动传输和处

随着AI进入Agent时代，构建语言模型的焦点正从“为提示找到正确的词语和短语”转向“什么样的上下文配置最有可能产生期望的模型行为？”这一转变标志着提示工程（Prompt Engineering）正在

今天，我们就基于一套完整的架构图，来系统拆解这六大模块，告诉你——一套真正可落地的AI Agent架构，究竟该怎么搭。