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学完这个教程，你将理解 MCP 和函数调用 (Function Call) 的区别、何时使用哪种方案，以及如何用 LangGraph、MCP 和开源工具创建强大的智能体聊天机器人。

本教程将结合 Minion-Agent 框架、Smolagents 工具和 DeepSeek-R1 模型，手把手教你构建一个强大的智能网页数据采集机器人。

近期，Mistral AI 推出了 Mistral OCR，Google 则发布了开源模型 Gemma3。本指南面向开发者，将详细介绍如何将这两个模型结合，构建一个具备文档理解和智能问答能力的完整系统

本教程将手把手教你结合 LangChain 技术，用 DeepSeek-R1 构建一个具备记忆能力和文档理解的 RAG 聊天机器人。即使是完全的AI新手，也能跟着这个教程成功搭建出自己的智能文档助手

这篇教程将讲解如何结合多种先进技术，构建一个功能强大的智能对话系统。即使你对AI领域知识不甚了解，也能轻松跟上这个教程的步伐。

本文提出了Tokenformer架构，其优势在于增量学习能力：在增加模型尺寸时，无需从头开始重新训练模型，大大降低了成本。 本文由北大和谷歌进行合作，一作是北大在读博士，代码已开源

Adaptive-RAG是一种智能化的检索增强生成（简称RAG）系统。与传统RAG系统不同，Adaptive-RAG能够根据用户提问的难度自动选择最合适的处理模式，从而实现最优回答质量

在大型语言模型(LLMs)领域，检索增强生成技术的出现极大地提高了模型的表现。然而，RAG的性能严重依赖于检索文档的质量。为了解决这一问题，研究者提出了纠正式检索增强生成方法CRAG

大家好啊!今天咱们来聊聊怎么给大语言模型"调教"一下，让它在文本分类这个任务上玩得更溜。具体来说，我们要用Qwen1.5这个模型来做文章。别看这活儿听着高大上，其实做起来也没那么难。