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。

还在为RAG系统效果不佳而发愁？本篇文章从RAG系统三个核心环节出发，针对每个环节提出了诸如切片优化、提示词优化等详细的优化策略，大家可以尝试组合这些优化策略，预计可将现有RAG系统效果提高20%

本文系统解析预训练模型适配方法论，涵盖全参数微调、LoRA等前沿技术，提供Colab实战案例与显存优化策略，助力开发者快速实现领域适配与任务定制。

知识图谱也称为语义图，是一种以有效方式存储数据的智能结构。数据以节点和边的形式存储。如图所示，节点表示对象，边缘表示它们之间的关系。知识图谱所表示的数据模型有时被称为资源描述框架（RDF）。

我们在这篇文章中探讨了知识图谱，特别是图数据库 NebulaGraph，是如何结合 LlamaIndex 和 GPT-3.5 为 Philadelphia Phillies 队构建了一个 RAG。

> 本文深入探讨了知识图谱的构建全流程，涵盖了基础理论、数据获取与预处理、知识表示方法、知识图谱构建技术等关键环节。 > 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构

上一节介绍了手搓MCP服务和客户端，并且采用了服务器发送事件（SSE）的形式调用，完成了基本调用。 当然客户端也可以使用Cherry Studio 客户端直接调用。

本文通过一个简单的案例，带你快速上手 `GraphRAG`，希望给饱受传统 RAG 困扰的小伙伴一点启发。

本篇实战指南手把手教你构建支持多工具、多模态输入、文档检索与 FastAPI 部署的一站式 LangChain 智能体，全面提升你的 AI 应用开发能力！