AI智能体从入门到实践

什么是线性回归 结合我们生活中例子，如果你是一个水果店老板，你想知道“草莓的重量”和“它的价格”之间有什么关系。凭经验你知道，越重的草莓肯定越贵。线性回归就是帮你把这种模糊的经验，变成一个精确的数

摘要：本文介绍了一个基于Qwen-Agent和Text2SQL技术的智能门票数据分析系统。该系统通过自然语言交互降低技术门槛，使业务人员可直接查询和分析数据。

本文介绍了如何将Qwen-Agent智能助手与高德天气API集成，构建一个能响应自然语言查询的天气服务系统。主要内容包括：高德天气API的注册、参数配置及数据解析方法；

本文介绍了思维链提示技术及其应用。思维链提示是一种引导大模型进行逐步推理的提示工程技术，通过结构化提示模拟人类解决问题的逻辑分析路径，使模型能够显式化中间推理步骤，从而提升推理准确性与可解释性。

KMeans++算法优化RAG系统性能研究 本文探讨了KMeans++算法与检索增强生成(RAG)系统的融合应用。研究针对传统RAG系统在大规模知识库处理中的效率瓶颈，提出采用KMeans++聚类算法

K-Means作为最经典和广泛使用的聚类算法，以其简单性和效率在数据科学中占据重要地位。尽管有其局限性，但通过合理的初始化方法、参数调优和与大模型的结合，K-Means仍然能够解决许多实际聚类问题。

协同过滤是推荐系统中广泛使用的技术，其核心思想是利用用户行为数据发现相似用户或物品进行推荐。摘要包括：1）协同过滤基于用户历史行为数据，通过计算相似度（如余弦相似度、皮尔逊相关系数）预测用户偏好；

知识图谱是一种用图结构表示实体及其关系的技术，通过三元组（主体-关系-客体）构建语义网络。文章以医疗领域为例，详细介绍了知识图谱的构建流程：数据预处理、实体识别、关系抽取、知识融合、存储与可视化等步骤

本文深入探讨了决策树的核心机制，重点分析了最佳分裂点的确定方法。通过鸢尾花分类案例，详细解析了基尼不纯度、加权平均基尼不纯度和信息增益等关键指标的计算过程。

本文介绍了决策树算法的基本原理和应用。决策树通过一系列特征判断（如西瓜的纹路、声音）进行分类，其结构包括根节点、内部节点、叶节点和分支。算法通过计算信息增益或基尼不纯度选择最佳分裂特征

SQLDatabaseToolkit 是 LangChain 框架中的一个核心组件，它不属于一个独立的软件，而是一个工具箱或工具集。它的核心目的是为大语言模型提供与 SQL 数据库进行交互的能力

本文介绍了LangChain表达式语言(LCEL)的核心概念及其优势。LCEL通过Runnable协议和管道操作符(|)提供了一种声明式、模块化的方式来构建AI应用工作流。

本文系统介绍了LangChain框架的核心组件与工作机制。LangChain是一个为大语言模型应用开发设计的开源框架，包含模型层、提示管理、处理链、记忆系统和代理机制五大核心组件。

本文探讨了医疗AI从传统问答系统向智能辅助决策的演进过程。传统系统依赖规则和模板，存在维护成本高、灵活性差等局限。现代系统通过大语言模型、向量检索等技术，构建了医学知识精准问答和临床决策支持

文章系统阐述了人工智能图像生成中的提示词工程（Prompt Engineering）技术。通过具体案例对比，展示了细微的提示词差异如何导致图像质量的巨大分野，详细解析了提示词的核心要素、语法结构及编排

Text2SQL技术通过自然语言处理将用户查询转换为SQL语句，解决企业数据查询效率低下的痛点。该技术包含语义理解、模式对齐、SQL生成和优化等核心处理过程

BERT是谷歌2018年推出的革命性自然语言处理模型，采用Transformer编码器架构和预训练-微调范式。其核心创新在于双向上下文理解和掩码语言建模，能有效处理一词多义

本文系统介绍了语言模型评测的两种主要方法：内在评测和外在评测。内在评测聚焦模型基础语言能力，核心指标困惑度(PPL)反映模型预测准确性，计算过程包括条件概率、对数概率和及指数转换。

本文探讨了AI文本生成中的采样方法，这些方法决定了AI如何选择候选词来生成文本。文章介绍了两种主要方法：确定性方法（贪心算法和束搜索）和随机采样方法（基础随机采样、温度采样、Top-k采样和Top-p

《智能时代的知识库构建与优化》摘要： 本文系统阐述了AI时代企业知识库的智能化转型路径。传统知识库存在检索效率低、更新滞后等痛点，而融合大语言模型与向量数据库的新一代知识库能实现语义理解、智能问答