中杯可乐多加冰

如果你正在构建一个真正智能的AI助手，它能否记住上一次对话中用户提到的偏好？能否从过去的失败中学习到有效的策略？能否在处理长文档时保持对关键信息的追踪？这些能力的背后，都离...

序 我主要用途是 ai coding，从各种渠道获取到了很多 不同的大模型排序 最多的是 opus 4.6 > k2.5 > glm5 > sonnet4.5 > m2.5...

大概是 2015 年，我在大学寝室看了一部电影《她》，讲的是一个人与人工智能相爱的科幻爱情电影。 电影中的“女主”是斯嘉丽配音的人工智能操作系统 OS1 ，她可以深入了解、...

这种体验的关键在于生成式UI（GenUI），简单来说，AI不光能听懂你想干什么，还能当场给出一个操作界面给你用。这跟传统的文字聊天或者固定格式的卡片完全不同，AI的角色从"...

引言 今年一月，一个名为OpenClaw的开源AI项目，像一只横空出世的“龙虾”，在短短两个月内席卷了GitHub，收获超过10万颗星。这不仅仅是一个数字，更是一个强烈的信...

前言 随着大型语言模型（LLMs）的飞速发展，人工智能的应用范式正从单一的“对话”模式，逐步演进至能够自主“行动”的智能体（AI Agent）时代。 这些智能体不再仅仅是信...

当 RAG 系统真正步入生产环境，面对海量异构数据和复杂的业务咨询时，开发者往往会陷入一种“看似规范，实则失控”的困境**。...

一、 企业级 RAG 的落地挑战与科大讯飞的生态赋能 在 RAG 深度实践系列的前几篇文章中，我们深入探讨了 RAG 的核心组件、架构演进以及基于开源工具的动手实践。然而，...

一、 RAGFlow 的核心价值与微服务架构深度解析 在 RAG 深度实践系列的前几篇文章中，我们从原理、架构演进到代码实战，系统地构建了对 RAG 技术的认知。然而，当我...

一、 实战切入：从理论架构到工程化落地 在 RAG 深度实践系列的前几篇文章中，我们系统地探讨了 RAG 的核心组件、工作流程以及其架构的演进脉络。然而，对于任何一位追求高...

一、 RAG 范式演进：从知识搬运工到智能决策者 检索增强生成（RAG）技术的发展史，是一部不断挑战大型语言模型（LLM）局限性、追求系统级智能的演进史。RAG 的演变并非...

本文深入解析了 RAG 的工作流程与核心组件，但从原理到工程化落地，仍有许多实战细节需要掌握，例如如何高效部署 RAGFlow、如何使用 RAGAS 进行量化评估，以及如何...

一、写在前面 如果你曾经把 GPT 接入过生产环境，大概率遇到过这样的尴尬：客户问“今年的企业所得税减免政策是什么”，模型却一本正经地给出了 2021 年的老黄历；或者用户...

程序员接单这件事，看似门槛低，但真正做起来你会发现，赚钱和踩坑是并存的。有人一个月顺顺利利赚到两三万，也有人忙了大半个月只拿到一点辛苦费。...

当前，以大语言模型（LLM）为核心的智能体（Agent）技术，正快速融入法律文书问答、合同条款比对、技术标准解读等企业核心业务流程中。基于自主任务理解、步骤规划与...

算力时代的“近”与“远” 随着 AI 大模型、自动驾驶、实时数据分析、云计算 等技术的爆发式增长，现代计算系统正承受前所未有的算力需求。...

在数字化转型浪潮中，企业面临着海量数据处理和高效决策支持的双重挑战。传统报表制作方式周期长、响应慢，业务人员过度依赖技术团队，导致数据价值难以充分发挥。特别是面对中国式复杂...

一、引言 1.1 当前集群资源利用率的普遍问题 1.1.1 在线业务的资源预留与闲置 在大多数集群中，在线业务通常承担关键流量，因为它通常需要确保延迟稳定、响应迅速，所以在...

一、测评背景与目标 在当今快速迭代的软件开发环境中，编译构建性能直接影响开发效率和产品质量。作为面向数字基础设施的开源操作系统，openEuler在开发工具链优化方面进行了...