听风者就是我

AI 编程助手虽然强大，但需求模糊、结果不可预测、协作缺失三大痛点严重影响开发效率。OpenSpec 作为 GitHub 上增长最快的规范框架（40,000+ Stars）...

**Harness Engineering**：设计环境、约束和反馈循环的学科，使 AI 编码代理能够大规模可靠地工作，将工程师从编写代码转变为设计代理编写代码的治理系统。...

本实战通过阿里云百炼与pgvector构建RAG系统，并利用Ragas框架进行专业评估。针对初期4项指标不达标，实施了创建LLM-as-a-Judge评估器、修复Reran...

LangChain 是由 Harrison Chase 于2022年10月发起的开源LLM应用开发框架，比ChatGPT问世还要早一个月。...

在RAG系统中，没有哪一种检索方式是万能的。本文从原理出发，结合LangChain工程实践，深入拆解混合检索的架构设计与场景调参，带你找到关键词与向量的黄金配比。...

Chunk Size 是 RAG 系统中最被低估的核心超参数。本文系统对比固定切分、递归字符、结构感知、语义切分四种算法，深度解析 Overlap 策略原理，附场景调优配置...

在AI应用开发中，Embedding模型是连接自然语言和机器理解的关键桥梁。本文深入解析OpenAI、Cohere、BGE三大主流Embedding方案的技术原理、性能特点...

向量数据库是AI应用的核心基础设施。本文深度对比Pinecone、Weaviate、Chroma三款主流方案，从性能、功能、成本、部署等维度分析，并提供实际场景选型建议，帮...

引言 在大语言模型（LLM）蓬勃发展的今天，如何让AI更准确地回答特定领域的问题成为了一个关键挑战。RAG（Retrieval-Augmented Generation，检...

在当今大语言模型快速发展的时代，推理能力已成为决定模型表现的关键因素。然而，许多开发者和用户可能没有意识到，通过精心设计的提示词技术，可以显著提升模型在复杂推理任务中的表现...

在人工智能快速发展的今天，掌握Prompt工程已成为有效使用大语言模型的关键技能。本文将深入探讨两个最重要的Prompt技术：Few-shot Learning和Chain...

在现代 Web 应用中，用户体验的关键在于响应速度和交互反馈。当处理耗时操作时，传统的"等待-返回"模式往往让用户感到焦虑。流式输出（Streaming）技术通过逐步返回数...

在与大型语言模型（LLM）交互时，System Prompt就像是给AI设定的"人设"和"工作守则"。一个精心设计的System Prompt能让AI准确理解你的需求，产生...

引言 在大语言模型（LLM）的应用中，合理配置参数是获得理想输出效果的关键。本文将详细解析三个最重要的参数：temperature、top_p和max_tokens，介绍它...

在当今的AI时代，大语言模型（LLM）已成为各种应用的重要组成部分。然而，很多开发者在使用API时常常感到困惑：为什么API费用如此之高？这个问题的答案往往指向一个关键概念...

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型已成为现代应用开发的重要组成部分。阿里云的通义千问（Qwen）系列模型凭借其卓越的性能和丰富的功能，受到了广泛关注。...

(LLM系列)什么是大语言模型？ 人工智能正在改变我们与技术互动的方式。大语言模型（Large Language Model，简称 LLM）作为 AI 领域最具突破性的技术...

🚀乙方技术实战分享！急救物资管理系统Java 17升级全记录✨ 今天来分享一个超燃的技术实战项目～我们团队刚刚完成了急救物资管理系统的重大技术升级！...

android 开发环境配置 假设 java sdk 已经安装并配置好 下载android studio 安装 SDK tools -> SDK manager image...