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第一阶段：萌芽期（约 2010 年前）——基于规则与代码补全 编程例子：在 Visual Studio 中输入对象名后跟一个点，IntelliSense 弹出该对象的方法列...

这两年，AI Coding 变化很快。 最早大家惊讶的是“它居然会补代码”；后来变成“它能不能解释...

为了清晰地展示MCP带来的改变，我们分别看无MCP和有MCP两种情况下，这两个场景的工作流程。 场景：企业知识库 无MCP时的工作流程 在没有MCP时，每个AI应用都需要独...

在上一篇文章中，学习了Function Calling——它让大模型能够调用外部函数，连接真实世界。通过Function Calling，大模型可以调用计算器做精确运算、调...

核心概念 本质：Function Calling是大模型连接外部世界的“通道”。它让大模型能调用外部函数/API，从而获取实时信息、执行精确计算或操作本地系统。...

在 RAG（检索增强生成）系统中，输出解析器（Output Parser） 的主要职责是对 LLM（大语言模型）生成的原始文本进行格式化和后处理，使其变成下游任务能够直接使...

注：以下内容来源于网络，用来学习 2026年AI行业招人标准已经变了，这三个能力是必不可少的。很多人还不知道，现在企业招AI工程师，根本不是招只会调用模型的人，而是招能把模...

1. LangChain / LangGraph 核心优势：生态最丰富，几乎能与所有模型和工具集成；高度灵活，LangGraph支持复杂的循环和图状智能体流程。 主要局限：...

一、 RAG 效果评估的必要性 评估出 RAG 对大模型能力改善的程度 RAG 优化过程中，通过评估可以知道改善的方向和参数调整的程度 二、 RAG 评估方法 1.人工评估...

1 文档加载准确性和效率 优化文档读取器 一般知识库中的文档格式都不尽相同，包括HTML、PDF、MarkDown、TXT、CSV等。每种格式文档都有其独有的数据组织方式。...

AI初认识（RAG 之 本地向量库与向量持久化） 其流程如下： 其具体知识后续 若能看懂，再继续更新。...

二、RAG核心 1.向量 (Vector) 与 Embeddings 1.1 向量 (Vector) 与 Embeddings 的定义 向量，可以理解为从原点 (0, 0,...

掘金：https://agijuejin.feishu.cn/wiki/Ae1DwHrlQi14yRkKSz3cXLQ1n6f 知乎博主:https://www.zhihu...

Retrieval-Augmented Generation，RAG，检索增强生成的基础概念与基础知识...

在AIAgent的实现过程中，SelfAsk和SelfReflection是两种关键的元认知（Metacognition）机制。...

ReAct一边思考一边干，推理与行动交交互进行 PlanAndExecute先集中规划，再集中执行，这2段分离 两者可结合使用...

看懂这张图，也就读懂了智能体的核心逻辑。它有记忆、它有工具、它有思考、它有规划、它有行动、它有观察。。。...

提示词工程（Prompt Engineering）中的核心要素，也就是如何向大语言模型提问，才能得到高质量的回答。...

ai小白，刚开始学习，对aI的初认识，包括基础能力、核心技术、生成式人工智能、交互方式的初步认识了解。...