大模型

本文将深入探讨两个强大的工具——Anthropic 的大型语言模型 Claude 和自动化平台 n8n，通过巧妙协作，构建高效、智能的 AI 自动化解决方案。

本文将深入探讨LangGraph的核心概念、优势以及如何在实际项目中运用它来构建高效、适应性强的AI应用，将结合最新的技术实践，呈现一个全面而实用的LangGraph指南.

本文将从面向中国读者的视角出发，结合实际操作经验，详细讲解如何利用内网穿透技术，以极低的成本和简化的步骤，实现DeerFlow的公网访问，助你轻松驾驭DeerFlow，开启大模型探索之旅。

字节跳动开源的 DeerFlow 是一个集成多智能体、支持端到端自动化的研究框架，让语言模型不再孤军奋战。

n8n 作为开源自动化平台，正成为连接大语言模型与现实业务流程的关键桥梁。从信息抓取、知识问答，到流程调度、智能决策，n8n 让 AI 真正“动”起来，成为具备行动能力的智能体。

今天，我们将深入探讨 Langfuse，一个开源的 LLM 工程平台，它如何帮助我们解决这些痛点，并构建更健壮、高效且可解释的 AI 系统。

LangSmith 作为 LangChain 团队推出的一款专业工具，为开发者提供了从开发到生产的全流程支持。

多智能体（Multi-Agent）系统正在成为 AI 应用的新趋势。Google 提出的 Agent-to-Agent (A2A) 协议为不同 AI 代理间的协作提供了标准化通信方案。

MCP是由 Anthropic 在 2024 年发布的开放标准协议，旨在为 AI 应用提供一种“USB-C 接口”式的通用连接方案。

作为一个开源平台，Ollama 允许用户在本地机器上轻松设置和运行 LLM，简化了整个流程，使得本地部署语言模型变得更加可行和高效。

xAI公司的Grok-2，在聊天、编码和推理能力上显著提升，为人工智能领域带来了新的活力。在技术迭代快速的今天，Grok-2的推出不仅是对现有AI模型的一次全面升级，也是对智能技术应用潜力的一次挖掘。

LlamaIndex 与 LangChain以其独特的光芒照亮了定制化 AI 应用的开发之路。本文将带您穿梭于这两个框架的星际之间，探索它们如何助力开发者点亮个性化智能助手的星光。

本文将带您走进一个由LlamaIndex驱动的奇妙世界，探索如何将静态的PDF文档转化为动态的知识图谱，让数据不仅仅是数据，而是能够讲述故事、揭示联系的活生生的实体。

Llama-3.1和Mistral Large-2，这两大 AI 巨头以其前所未有的计算能力和复杂性，正引领着智能算法的新浪潮。本文将带您深入了解这两个模型的细节，比较它们独特的特点和性能。

Meta 的 Llama 3.1，携带着 4050 亿个参数的庞大身躯，以其卓越的准确性、速度和多模态能力，正引领我们进入一个全新的 AI 时代。

在深度学习的世界里，Transformers 以其独特的自注意力机制，开启了理解序列数据的全新篇章。本文将带您深入探索自注意力与多头自注意力之间的奥秘，赋予机器以前所未有的语言理解和生成能力。

本文将揭示 Graph-RAG 的神秘面纱，这是一种突破传统的技术，它将知识图谱的严谨结构与 RAG 的动态生成能力相结合，为我们提供了一种全新的理解和推理复杂数据的方法。

随着大模型日益庞大和复杂，如何精准地服务于个性化用户体验，成为了一个亟待解决的难题。本文分享Google研究团队的新创想USER-LLM，一个通过用户嵌入高效上下文化，释放LLM全部潜能的革命性框架。

随着数据量的爆炸式增长，如何快速精准地从海量文档中检索出有价值的信息成为一个巨大的挑战。本文将带您走进Pinecone向量数据库的世界，结合RAG模型，实现对自定义文档的高效查询。

Coze 通过极具革命性的可视化编程方式，使人人人都能像搭建乐高积木一样轻松便捷地开发 AI 应用，直接在拖拽连接的节点中定制你的 AI 流程。本文将一步步带您掌握 Coze 工作流的基础用法。