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AI初认识(Function Calling连接外部世界)
核心概念 本质:Function Calling是大模型连接外部世界的“通道”。它让大模型能调用外部函数/API,从而获取实时信息、执行精确计算或操作本地系统。
AI初认识(RAG 之 输出解析器是用来做什么的?)
在 RAG(检索增强生成)系统中,输出解析器(Output Parser) 的主要职责是对 LLM(大语言模型)生成的原始文本进行格式化和后处理,使其变成下游任务能够直接使用的结构化数据。 简单来说,
2026AI 求职,这三大能力是硬通货
注:以下内容来源于网络,用来学习 2026年AI行业招人标准已经变了,这三个能力是必不可少的。很多人还不知道,现在企业招AI工程师,根本不是招只会调用模型的人,而是招能把模型变成系统的人。如果你只会调
AI初识识(四大应用开发框架对比:LangChain、Dify、LlamaIndex、Coze)
1. LangChain / LangGraph 核心优势:生态最丰富,几乎能与所有模型和工具集成;高度灵活,LangGraph支持复杂的循环和图状智能体流程。 主要局限:学习曲线陡峭;版本更新快,偶
AI初认识(RAG 评估)
一、 RAG 效果评估的必要性 评估出 RAG 对大模型能力改善的程度 RAG 优化过程中,通过评估可以知道改善的方向和参数调整的程度 二、 RAG 评估方法 1.人工评估 最基础的方式是进行人工评估
AI初认识(RAG 之 缺陷与优化策略)
1 文档加载准确性和效率 优化文档读取器 一般知识库中的文档格式都不尽相同,包括HTML、PDF、MarkDown、TXT、CSV等。每种格式文档都有其独有的数据组织方式。核心优化方向是:在读取这些数
AI初认识(RAG 之 本地向量库与向量持久化)
AI初认识(RAG 之 本地向量库与向量持久化) 其流程如下: 其具体知识后续 若能看懂,再继续更新。
AI初认识(RAG 之 向量、相似度、向量检索、常见向量数据库)
二、RAG核心 1.向量 (Vector) 与 Embeddings 1.1 向量 (Vector) 与 Embeddings 的定义 向量,可以理解为从原点 (0, 0, ...) 指向空间中某个点
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掘金:https://agijuejin.feishu.cn/wiki/Ae1DwHrlQi14yRkKSz3cXLQ1n6f 知乎博主:https://www.zhihu.com/people/st
AI初认识 (Retrieval-Augmented Generation,RAG,检索增强生成)
Retrieval-Augmented Generation,RAG,检索增强生成的基础概念与基础知识
AI初认识(agent中的SelfAsk、SelfReflection)
在AIAgent的实现过程中,SelfAsk和SelfReflection是两种关键的元认知(Metacognition)机制。
AI初认识(智能体)
看懂这张图,也就读懂了智能体的核心逻辑。它有记忆、它有工具、它有思考、它有规划、它有行动、它有观察。。。
AI初认识(两种Agent工作模式的比较:ReAct和PlanAndExecute)
ReAct一边思考一边干,推理与行动交交互进行 PlanAndExecute先集中规划,再集中执行,这2段分离 两者可结合使用
AI初认识(提示词)
提示词工程(Prompt Engineering)中的核心要素,也就是如何向大语言模型提问,才能得到高质量的回答。
ai初认识
ai小白,刚开始学习,对aI的初认识,包括基础能力、核心技术、生成式人工智能、交互方式的初步认识了解。