大模型开发

在本教程中，你将学习如何从零开始构建一个基础的聊天机器人。这个机器人将作为后续系列教程的基础，我们会在此之上逐步增加更复杂的功能，并在此过程中介绍 LangGraph 的关键概念。让我们开始吧！🌟

作为AI从业者，我将分享RAG如何通过架构重构解决大模型的两大顽疾——幻觉生成与知识边界模糊，帮你构建可信赖的企业级AI系统，让模型在不知道时主动拒答。

最近随着大模型开始火爆，只要你一打开手机，不管是懂技术的还是不懂技术的，所有人都在聊同一个词——Agent（智能体）。

别担心！今天我要给大家推荐一个“幸福感爆棚”的开源项目，它就像是一架为你量身打造的“登山电梯”，能让你轻松登上LLM的知识高峰！

本次基于Qwen3-8B模型，采用LoRA方法在专业医疗数据集上的微调实践表明，该技术方案在保持模型通用能力的同时，显著提升了医疗问答的专业性和实用性。

在这篇文章中，我将介绍一个基于 LangGraph 构建的全面 GraphRAG 多智能体系统，它作为一个智能的食物助手。

随着ChatGPT、DeepSeek等大模型（LLM）的崛起，开发者已不满足于简单的对话框交互，而是迫切希望将其深度集成到自己应用中，以构建更强大的智能应用。

最近，我在 GitHub 上发现了一个名为 BettaFish (微舆) 的开源项目。不同于简单的爬虫脚本，它是一个完整的 Multi-Agent（多智能体）舆情系统。

我不确定是谁首次提出了“上下文工程”这个词，但我们将以 Dex Horthy 的下图为基础，它简要解释了上下文工程的一些内容。