AI大模型

本文主要介绍Embedding的基础知识，带你一文了解Embedding。介绍什么是Embedding，它们是如何从统计方法演变成为当前Embedding技术的，了解它们在实践中的实现方式，并介绍总结

朋友们好，我收集了Github上热度最高的数百个AI领域的开源项目，按照开发者的视角做了分类，一共包含28个分类，分类列表如下图所示。

今天就从前端视角出发，用 LangGraph（JS 版）手把手实现一个 ReAct 智能体 —— 这是 AI Agent 的基础模式，也是掌握复杂智能体的第一步。哪怕你只懂基础 JS，跟着步骤走也能做

今天想给大家介绍的，就是如何更好地利用Cherry Studio这款优秀的开源AI对话客户端软件，来展开Prompt设计、增强型LLM方面的探索，让我们快速地从实践中收获有价值的知识与经验。

从技术本质看，提示词的核心作用是控制大模型的思维过程：通过结构化设计，让AI按人类预设的逻辑拆解任务、规避思维发散，最终输出可直接落地的结果。

本文将带大家从零开始，用LangChain框架整合Qwen3大模型与BGE-M3嵌入模型，手戳一个可本地运行的端到端RAG系统。

今天我们将深入探讨企业内部构建RAG的核心策略，循序渐进的实施路径，并分享在n8n平台上搭建RAG Q&A Agent应用案例和企业内部应用场景。

大模型一本正经地给出了看似合理、实则完全错误的答案。这就是所谓的「模型幻觉」。当大模型面对非公开、个性化或训练数据之外的知识时，常常会“编造”答案——不知道的就靠猜。

许多人对AI知识库的理解是：只需将所有资料拖入AI客户端（如Cherry Studio），AI便会自动阅读并生成完美结论。