ray_liang

在 AI 应用爆发的今天，我们在做桌面端或边缘端 RAG（检索增强生成）应用时，真的需要动辄部署一套分布式的 Qdrant 或 Milvus 吗？本文将带你从 0 到 1，用纯 Go 语言1小时

本文探讨了AI生成内容中的"幻觉"问题及其解决方案。作者通过实际案例指出，AI在信息不足时会产生看似合理但错误的回答，这一问题在大模型应用中普遍存在。

AI结对编程的工程化实践与Mock-First架构探索 本文分享了作者使用国内大模型进行MindX设计开发的失败经历，揭示了"上下文腐烂"导致AI跑偏的核心问题。

最近有几个朋友不约而同地在问我这样的一些问题: 在论述我的观点之前，还是我一贯的风格先说答案： 一个"公认"的观点 观点：很多人认为整洁架构只适合大型项目，而六边形架构更适用于中小型项目。 我也用AI

好几天没有更新文章了，有些朋友关注这MindX项目的朋友都在问我这项目是不是停了？其实代码是一直天天更新的，但这几天一直在找人探讨->思考->重构这样的高速循环中。由其是这几天一直都是集中在对【本地量

作者强调AI辅助下思路更畅快，并对“概念设计”有了深刻理解。作者认为，AI时代控制好“概念设计”就能控制开发过程，通过洞察需求与现实映射，将生物学与计算机概念结合，实现逻辑自恰的系统设计

本人与Opus大模型结对编程十余小时后，将MindX项目MindX项目的MindX评分从5.4提升至6.8，通过严谨重构解决可靠性、性能隐患及工程规范性短板，最终得分8分的经验表明，国产大模型常有模式

各大厂在AI编程大模型领域竞争激烈，近期Gemini3pro、GLM5和Seed2.0等模型纷纷登场。技术老兵评测Opus4.7、Gemini、GLM5和Doubao-Seed-2.0-Code

EvoMap事件揭示了海外AIAgent生态对中文开发者的技术封锁与霸权，从Evolver插件爆红遭无理由下架、勒索到集体误封账号，凸显了海外平台的控制与歧视。面对不公，EvoMap团队突破垄断，推出