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RSS订阅原创 向量数据库：Milvus，如何重塑AI时代的数据检索？
向量数据库（Vector Database）是一种专门用于存储、索引和检索高维向量数据的数据库系统。它以数学向量的形式存储数据集合，这些向量通常由机器学习模型（如深度学习模型）生成的嵌入（embeddings）组成，用于表示数据的语义特征。在人工智能的世界中，文本、图像、音频等非结构化数据会被转换为向量表示。我: [0.1, 0.3, -0.2, …, -0.1]喜欢: [-0.3, 0.5, 0.2, …, 0.4]吃: [0.4, -0.1, 0.2, …, -0.3]
2025-09-02 00:42:10
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原创 LlamaIndex：大模型应用开发的新一代数据框架
在当今大模型蓬勃发展的时代，我们拥有了强大的LLM（大语言模型），如GPT-4、LLaMA等，这些模型在文本生成、对话系统等方面表现出色。然而，这些模型存在一个关键限制：它们只能基于训练时学到的知识进行回答，无法直接访问外部知识源或私有数据。这就是LlamaIndex要解决的核心问题！作为一个先进的数据框架，LlamaIndex充当了大语言模型与外部数据源之间的智能桥梁，让模型能够"看到"并理解你的私有数据。
2025-09-02 00:03:49
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原创 三分钟吃透RAG：告别AI胡说八道，手把手教你用LangChain搭建智能知识库！
本文介绍了RAG（检索增强生成）技术，它能有效解决大模型"幻觉"问题，让AI回答更准确。RAG通过"检索-增强-生成"三步流程，使模型像开卷考试一样先查资料再作答。文章提供了使用LangChain和ChromaDB搭建RAG问答系统的完整代码教程，支持多种文档格式，并详细解析了关键步骤。RAG可应用于企业客服、个人知识库等领域，还介绍了重排序、多模态等进阶方向。该技术能显著提升回答准确性，打破模型知识时间限制，并实现答案溯源。
2025-08-30 23:34:53
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原创 LangChain与LangGraph详解：从入门到精通，构建你的AI智能体之路
LangChain是一个用于构建大模型应用的框架，它像乐高积木一样，让你可以通过组合各种组件来创建强大的AI应用。Component：提供标准化组件（模型调用、提示模板、记忆管理等）Chain：将多个组件链接成完整工作流Agent：让模型能够自主选择和使用工具LangChain和LangGraph为我们提供了构建下一代AI应用的强大工具。从简单的链式调用到复杂的图工作流，这两个框架覆盖了大多数AI应用开发场景。未来的AI应用开发。
2025-08-30 23:11:26
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空空如也
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