用户55332556114

在构建RAG（检索增强生成）系统时，文本分块质量直接影响知识检索精度与LLM输出效果。本文将深入解析五种分块策略的工程实现与优化方案。文中还会放一些技术文档，方便大家更好的理解RAG中常见的技术点。

基础版 RAG 检索易漏答、错答？这篇教你用「稀疏 + 稠密」混合检索重构系统！拆解 BM25 与 FAISS 向量检索优缺点，附可直接运行代码，新手也能让问答系统抓准术语、看懂语义，检索精度翻倍～

LangSmith是AI的"X光机"，LangGraph像"智能指挥官"，这对搭档让LangChain从玩具变身工业级系统！

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！

本篇深入剖析RAG技术原理，结合代码实战讲解如何让AI Agent具备阅读文档、检索并回答专属知识的问题能力。

我们小时候都玩过乐高积木。通过堆砌各种颜色和形状的积木，我们可以构建出城堡、飞机、甚至整个城市。现在，想象一下如果有一个数字世界的乐高，我们可以用这样的“积木”来构建智能程序，这些程序能够阅读、理解和

深入剖析了AI Agent这一前沿科技领域的全貌。从基础概念的澄清，到技术原理的细致解构，再跨越至丰富多样的应用场景探索。

AI Agent 是 AI 的进化版，不仅会聊天，还能自主思考、规划并执行任务，让智能真正动起来。它能自动处理事务、优化决策，甚至适应新情况，彻底改变我们的工作和生活方式。

本文通过示例介绍如何用 LangChain 构建具备联网搜索能力的 AI Agent，结合 DeepSeek 模型与 DuckDuckGo 实现中文问题自动回答。