- 博客(2268)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 从混沌到可控：企业应用中AI Agent不确定性控制的 10 种策略
本文总结控制生成式AI Agent不确定性的常见策略。它们有的来自LLM使用层面、有的来自Agent架构与设计层面，以及AI治理层面，实际应用中可组合使用。
2026-01-08 13:36:40
681
原创 Dify与Ragflow知识库大揭秘：差异究竟在哪？
今天，就让我们一起深入剖析 Dify 和 Ragflow 的知识库，揭开它们神秘的面纱，为你的 AI 开发之旅提供有力的决策依据。
2026-01-08 13:35:12
415
原创 如何使用Dify+LangGraph构建企业级多智能体系统
LangGraph是LangChain开发的一个低层级的编排框架和运行时，专门用于构建、管理和部署长时运行的、有状态的智能体。
2026-01-08 13:32:40
528
原创 别再烧钱做AI！大模型微调GPU终极指南：从入门到放弃？
以上问题是否曾是干扰大家做出选品决策的苦楚？别急，本文将从底层逻辑到实战方案，帮你彻底理清选卡思路。
2026-01-07 13:51:29
358
原创 AI基础入门（模型微调）——创建一个属于自己的大模型
大模型是构建于神经网络基础之上的，神经网络可以理解成一个一个的神经元构建的网络。训练模型，就是在调整神经元之间的连接方式。
2026-01-07 13:49:56
220
原创 AI Agent技术架构详解：六大核心模块
在智能体飞速发展的今天，AI Agent系统已经超越了简单的对话机器人，演变为能够感知环境、自主决策、执行任务并持续进化的智能实体。
2026-01-07 13:46:52
353
原创 大模型适配技术：全量微调（Full Fine-Tuning）、LoRA、RAG 对比学习笔记
这三种技术是连接通用的、预训练好的大语言模型与特定领域任务或知识的桥梁，但它们的工作原理、资源消耗和适用场景截然不同。
2026-01-07 13:44:40
353
原创 高级 RAG 实战：Neo4j 与 LangChain 构建知识图谱驱动的 AI 系统
学习如何结合 Neo4j 知识图谱和 LangChain，打造精准、可解释、适合生产环境的 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系统。
2026-01-06 10:21:03
807
原创 为什么你的 RAG 系统在复杂问题上失灵？
为了解决这些问题，引入了 Retrieval-Augmented Generation（RAG）。RAG 先从外部文档检索相关信息，以此为 LLM 的回答“接地气”，显著减少幻觉。
2026-01-06 10:20:01
933
原创 构建具备深度思考能力的 Agentic RAG 流水线，用于解决复杂查询
很多 RAG 系统失败，并不是因为 LLM 不够聪明，而是因为它们的架构太简单。它们试图用线性的一次性方式，处理一个本质上循环、多步骤的问题。
2026-01-06 10:17:38
726
原创 高级 RAG 实战：Neo4j 与 LangChain 构建知识图谱驱动的 AI 系统
学习如何结合 Neo4j 知识图谱和 LangChain，打造精准、可解释、适合生产环境的 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系统。
2026-01-06 10:16:28
516
原创 AI Agent PM：PM的第六种类型？
LLM的下一步是AI Agent（智能体）。Agent不再是“被动回答”的聊天机器人，它是一个可以“感知-规划-行动”的自主系统。
2026-01-05 10:18:34
840
原创 LangChain---LangChain最佳实践：调试、评估与部署
Agent 的核心出奇地简单:它是一个在循环中运行的大型语言模型(LLM),配备了它可以选择使用的工具。
2026-01-05 10:10:02
541
原创 LangChain---LangChain最佳实践：调试、评估与部署
开发一个LLM应用可能很快，但将其部署到生产环境，并保证其稳定、高效、准确地运行，则是一个更具挑战性的过程。
2026-01-05 10:09:01
825
原创 RAG成败，始于分块：从“无脑”切分到“智能”切割，一份给工程师的Chunking实战指南
这篇文章，我们就来深入聊聊这个基础却至关重要的环节。本文不谈空泛的理论，而是聚焦于各类分块策略的实战代码和经验总结，希望能帮你为你的RAG系统打下最坚实的地基。
2026-01-05 10:04:23
518
原创 手把手教你用 RAG 打造专属知识库问答系统
无论你是开发者、AI 爱好者，还是企业技术决策者，这篇干货都能帮你快速掌握 RAG 落地的核心能力！
2026-01-04 10:14:56
969
原创 不会写提示词？难怪你的AI总在胡说八道！
明明是智能AI，怎么一用就“智障”？其实，问题往往不在模型，而在于我们没学会和它“好好说话”——这正是提示词工程要解决的核心问题。
2026-01-04 10:12:51
578
原创 突然发现AI大模型应用开发简直是JAVA开发的天选退路！
大模型应用一定是需要被java调用接口的，也就是说如果你懂java工程，又懂大模型的算法和工程落地，你会非常的抢手！
2026-01-03 08:15:00
999
原创 大模型RAG入门到实战基础教程（非常详细）
本文列举了LLM的问题。简单介绍了什么是 RAG ，以及 RAG 的流程。最后使用了一个简单的LangChain代码示例来展示 RAG 的使用。最后对比了 RAG 和微调的区别，方便大家选型。
2026-01-02 08:30:00
774
原创 985硕士面阿里大模型岗，开口30秒就挂了...
“我在这个项目中使用 LangChain 搭建 RAG 的链路，从而确保回答更加准确，减少了大模型的幻觉问题。具体而言，我参与了数据清洗、索引构建、知识库搭建……”
2025-12-31 10:07:08
274
原创 免费自学 AI？这 10 个 GitHub 宝藏项目就够了！
我挑出了 10 个最值得学习的 AI Agent 开源项目， 它们几乎能让你从零开始，完整掌握智能体的原理与实战。
2025-12-31 10:06:09
642
原创 AI科普：什么是RAG？让语言模型拥有“实时知识”
这就是 RAG 出现的背景：为了解决大模型“只记过去、不知当下”的痛点，为了让它真正具备“实时获取知识、引用外部信息”的能力。
2025-12-31 10:04:50
311
原创 AI科普：全面了解LLM上下文工程（二）：为什么要有上下文工程？
在上一篇文章中，我们聊了从提示词工程到上下文工程的发展过程，看到了大语言模型交互方式的逐步演化。
2025-12-31 10:03:26
384
原创 AI科普：全面了解LLM上下文工程（一）：从提示词到上下文工程
本文将带你回顾这一转变的历程：从简单提示词到丰富且动态的上下文结构。我们将探讨提示词工程中曾经奏效的核心技巧，分析它所面临的局限性，并介绍一门新的关键技术——上下文工程（Context Engineering）。
2025-12-31 10:02:28
238
原创 RAG实践:一文掌握大模型RAG过程
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）, 一种AI框架，将传统的信息检索系统(例如数据库)的优势与生成式大语言模型(LLM)的功能结合在一起。
2025-12-30 10:09:47
619
原创 图解AI核心技术：大模型、RAG、智能体、MCP
本文整理了来自Daily Dose of Data Science最热门或最新的文章，其中极具特色的动图以生动形象的方式，帮助我们更好的理解AI中的一些核心技术，希望能够帮助大家更好的理解和使用AI。
2025-12-30 10:08:26
642
原创 给Java同仁单点的AI“开胃菜“--搭建一个自己的本地问答系统
大型语言模型（LLM，Large Language Models），是近年来自然语言处理（NLP）领域的重要进展。这些模型由于其庞大的规模和复杂性，在处理和生成自然语言方面展现了前所未有的能力。
2025-12-30 10:07:06
556
原创 多智能体设计模式和智能体框架，你会了么？
DataJuicer 智能体是一个数据专员，由数据处理智能体，代码开发智能体，MCP 智能体，数据分析与可视化智能体，问答智能体五个智能体组成。
2025-12-30 10:05:26
579
原创 RAG 分块策略：从原理到实战优化，喂饭级教程不允许你踩坑
为什么同样是做 RAG，有的效果拔群，有的却差强人意？分块（Chunking）策略可能是那个被你忽略的关键环节。
2025-12-30 10:03:39
644
原创 3分钟学习大模型（LLM）基础 - 3 | 大模型的幻觉
大模型（LLM）最让人又爱又恨的特点，莫过于它有时会一本正经地胡说八道：捏造不存在的历史事件、杜撰虚假的法律条文，甚至自己编造代码库。
2025-12-29 10:53:41
649
原创 3分钟学习大模型（LLM）基础 - 2 | 大模型的数据单元：Token
随着大模型的兴起，大模型的其中一个核心概念，同时也是Deepseek、豆包、Chatgpt等大模型的计费单位——“Token”，本文将以通俗易懂的语言讲解Token的具体含义及重要性。
2025-12-29 10:52:53
666
原创 3分钟学习大模型（LLM）基础 - 1 | 大语言模型是什么
大模型究竟是什么？大模型为什么懂这么多？大模型难道拥有自己的意识和灵魂，甚至要消灭人类吗？本文将用通俗易懂的语言解答这些问题。
2025-12-29 10:50:16
883
原创 3分钟学习大模型（LLM）基础 - 2 | 大模型的数据单元：Token
提示词虽然重要，却也并非万能。一个高质量的大模型输出，其实是由 “大模型能力 + 任务具体要求 + 提示词写法” 这三个因素共同决定的。
2025-12-29 10:36:00
517
原创 3分钟教你写好用的提示词（Prompt） - 1 | 提示词的本质
提示词（Prompt）已经成为现今AI与大模型（LLM）领域不可分割或忽略的重要概念，各种提示词的写法、教程、讨论群组等等层出不穷。
2025-12-29 10:35:13
997
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人