Tzarevich

在人工智能快速发展的今天，RAG已成为构建智能问答系统的核心技术之一。它将外部知识库与大语言模型结合，既能利用模型的语言能力，又能确保回答内容基于真实、准确的数据源——比如你手中的那本《三体》

在人工智能飞速发展的今天，大语言模型（LLM）已经能帮我们写代码、做菜、解答问题……但你有没有想过一个问题：为什么每次和AI聊天，它好像都不记得上一句说了什么？

深入理解Event Loop：从原理图到代码实战，小白也能看懂的 JS 执行机制 为什么你的网页会“卡死”？ 想象一下，你正在浏览一个精美的网页，突然点击了一个按钮，页面却像被冻结了一样，转圈圈半天没

当你在浏览器地址栏输入一个 URL 并按下回车，直到页面完整呈现（First Paint），这看似瞬间的动作背后，实则是一场跨越**操作系统、计算机网络、浏览器架构**的宏大交响乐。

本文将基于 LangChain 代码实例，深入剖析三种主流的文本切片策略：递归字符切片、Token 切片以及基础的字符切片。

在 RAG 的整个流水线中，有两个至关重要的初始环节，它们决定了后续检索的质量上限：Loader和 Splitter。本文将结合一段实际的代码案例，深入浅出地为你解析这两个组件是如何工作的

别再信它“一本正经地胡说”了！用 RAG终结大模型“幻觉”！！ 最近，很多人都在吐槽大模型（LLM）的一个致命毛病： “大模型幻觉” 。

你是否想过，为什么现在的 AI 编程助手（如 Cursor、Windsurf）不仅能聊天，还能直接帮你创建文件、运行命令、甚至调试项目？ 秘密不在于模型本身更聪明，而在于AI Agent 智能体

2026 年的春节，互联网圈没有等来传统的红包雨，却等来了一场史无前例的AI 狂欢。用户只需对着手机说一句：“帮我点杯少冰三分糖的伯牙绝弦”，AI 就能自动定位、筛选门店、计算优惠、调用支付宝支付