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Agent三大痛点：知识库+工作流+Prompt工程 欢迎留言，每条留言都会精选、本人当天回复，文章错误内容也会在回复中更新。本文分为三部分，介绍Agent三大痛点：知识库...

AI大模型外部知识深度融合最佳实践方案 一、AI大模型中知识库常用框架——RAG架构图【AI大模型教程】 二、RAG的技术要点 三、RAG技术可适用的业务范围有限 RAG技...

从框架到智能体，一文看懂LangChain五兄弟的秘密 有一周没更新公众号了，最近在忙着学习最新的LangChain V1.0的生态，真是感慨变化不小。我估计，现在可能有很...

如何快速实现Dify与本地LDAP系统对接 在之前的方案中，我们基于OAuth2.0协议实现了Dify单点登录，但是在实际使用过程中发现存在部分弊端，具体来说：【AI大模型...

AI大模型系列教程--RAG检索增强 【AI大模型教程】 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）是解决大模型 “知识过时...

Meta发现：RAG系统太慢是做了太多无用功 你的 RAG 系统慢，可能是因为在做太多无用功。【AI大模型教程】 最近，Meta 的研究团队发布了 REFRAG 框架，证明...

LLM 应用评估综合指南（多轮对话系统、RAG、AI Agent） **编者按：**随着大语言模型应用从简单的文本生成，发展到复杂的多轮对话机器人、检索增强生成（RAG）系...

不只有模型：完整AI技术栈的五大关键模块 不管你是做个人实验的原型，还是开发给大家用的应用，把 AI 技术栈的核心模块摸透，都是必不可少的。【AI大模型教程】 模型很重要，...

langchain从入门到精通（三十）—— 检索器组件深入学习与使用技巧及自定义检索器 1 . BaseRetriever 检索器基类【AI大模型教程】 在 LangCha...

AI智能知识库-传统RAG的末日-从RAG到Agentic Full-text Retrieval模式 今天接着聊AI方面的话题，即AI智能知识库的发展演进方向究竟是如何的...

以 Dify 架构为例，吃透 AI 原生应用开发平台的设计精髓 随着大语言模型（LLM）技术的爆发，AI 原生应用开发不再是 “模型调用 + 简单逻辑” 的浅层组合，而是需...

AI工程 | MCP实战开发 导读 书接上文AI工程 | MCP是怎么跟大模型交互的？本篇将通过代码来继续拆解MCP架构落地时的第2、3、4个问题。【AI大模型教程】 MC...

智能体设计模式：评估与监控 本文翻译自《Agentic Design Patterns：A Hands-On Guide to Building Intelligent S...

一文读懂！Al Agent (智能体) 到底是个啥? "贾维斯，在吗？" “随时候命，先生” 作为钢铁侠托尼·斯塔克的人工智能系统管家，贾维斯不仅会管理战甲，还能独立思考、...

大模型推理过程中的性能优化方法 欢迎留言，每条留言都会精选、本人当天回复，文章错误内容也会在回复中更新。本文介绍大模型推理性能的优化方法。包括三方面：服务调度、计算引擎和模...

智能问答系统质量评估：检索准确性与生成真实性验证 “ 在智能问答系统中流程正确并不代表着结果正确，因此质量评估才显得特别重要。”【AI大模型教程】 引言 引入大模型的根本目...

别只盯着Prompt了！LLM智商暴涨10倍，全靠这4个“幕后策略”！ 近年来，大型语言模型（LLMs）凭借其强大的文本生成和理解能力，彻底改变了AI的应用格局。然而，LL...

RAG三大检索策略深度解析：稀疏检索、密集检索和混合检索 如果你有构建RAG系统的经历，你就会理解那种辛辛苦苦搭建起来的AI系统，被业务人员骂成智障的挫败感，当你向AI系统...

OpenAI Triton：颠覆传统的GPU编程新范式 OpenAI Triton：颠覆传统的GPU编程新范式 在人工智能快速发展的今天，深度学习模型的复杂性和规模呈指数级...