纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行

阿里大模型平台提供全面的AI能力，包含文本生成、多模态理解、语音识别/合成、图像/视频生成等核心功能。平台支持通义千问等多个模型，提供API调用、模型调优、部署与评测工具，涵盖实时语音处理、向量化搜索、联网调用等特色服务。配套安全合规方案与实践教程，包括Prompt优化指南、RAG应用构建等场景化解决方案，帮助开发者快速实现智能应用开发。

摘要：基于Langchain4j框架和阿里百炼API开发了Java版RAG智能文档聊天系统，支持PDF文档的检索与分析。项目实现了文档上传、切片、索引到RAG问答的全流程，核心应用场景包括计算机教材概念检索和个人简历分析。目前需要解决文档切片乱码和提示词优化等问题，并采用单一职责设计。相关代码已开源在boonya-game-lab项目中，作者将持续推进AI智能体开发。

AI、RAG、MCP、Agents 是当前人工智能领域，尤其是应用层最热门和关联最紧密的几个概念。它们之间不是相互割裂的，而是一种层层递进、相互增强的关系。我们使用AI实际上就是使用大模型（LLM），RAG是增强检索生成文本搜索，MCP是提高智能流程处理的相关工具，而最终那个执行者掌控全局的类似人一样的代理被称为智能体。

本文探讨了AI智能体开发中的编程语言选型策略。Python凭借其丰富的生态（TensorFlow、PyTorch等）成为核心开发语言；TypeScript适用于Web集成和全栈开发；C++/Rust用于性能优化场景。文章还分析了主流RAG框架的特点：Agno适合多智能体系统，Haystack适合模块化开发，Ragora擅长文档处理，VannaAI专注数据库交互。建议开发者根据项目需求选择合适方案，并关注向量数据库和检索质量优化。最后指出开源趋势下HuggingFace等平台的重要性，以及Rust在AI基础设

本文介绍了如何为电商和游戏平台引入RAG技术构建AI智能体，从概念到实践的学习路径。核心包括：1）理解RAG检索增强生成原理；2）参考电商推荐、游戏客服等成功案例；3）掌握混合检索、结果精炼等优化技术；4）分阶段实施路径：从问答助手原型到流失预警系统，再到复杂任务处理和模型微调。特别针对大数据团队提出技术选型建议，推荐使用LangChain框架、Milvus向量数据库等工具，强调从实时服务和数据质量入手，通过四阶段路线实现数据价值的AI智能化。

大型语言模型 (LLM) 是一类基础模型，经过大量数据训练，使其能够理解和生成自然语言和其他类型的内容，以执行各种任务。LLM 这个名称已家喻户晓，这要归功于它们在将生成式 AI 带到公众利益最前沿方面所发挥的作用，以及组织专注于在众多业务职能和用例中采用人工智能的目标。随着生成式 AI 的新发展，在企业环境之外，大语言模型 (LLM) 似乎突然出现。然而，包括 IBM 在内的许多公司多年来一直在不同层面实施 LLM，以增强自然语言理解 (NLU) 和自然语言处理 (NLP) 能力。这与机器学习、机

人工智能是目下很火的话题：比如人脸识别、语音识别、自动驾驶等等，这些项目都是比较常见的。看看Github上都有哪些开源项目吧。目录基于TensorFlow的框架精选入门教程无人驾驶深度强化学习自然语言处理文本分类序列建模中文分词基于文本的图像合成RNN语言建模神经图灵机小黄鸡语音领域语音合成语音识别计算机视觉风格转换运用G...

关于人工智能的项目，相信大家都看过或者用过不少了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上，有很多关于人工智能的项目还是十分实用的，而且用途还十分有趣，下面就简单为大家盘点 10 个功能独特的开源人工智能项目。STYLE2PAINTS：强大的为线稿上色的 AI项目地址：https://www.oschina.net/p/style2paints...

AI已经是大趋势，不搞点人工智能就太落伍了，学习永无止境！目录TensorFlow有用的链接Apache SystemML有用的链接CaffeCaffe的优点有用的链接Apache Mahout功能/应用有用的链接OpenNN数据集数学模型数据集和数学模型有用的链接Torch有用的链接Neuroph有用的链接Dee...

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Bringing-Old-Photo-Back-to-life 是由微软研究团队开发的一款修复旧照片的工具，基于 PyTorch 实现，支持划痕检测、面部修饰、全局还原等操作。

从构建数据流水线到生产机器学习模型， Kotlin 可能是处理数据的绝佳选择：Kotlin 简洁、易读且易于学习。静态类型与空安全有助于创建可靠的、可维护的、易于故障排除的代码。作为一种 JVM 语言，Kotlin 提供了出色的性能表现， 并具有充分利用久经考验的 Java 库的整个生态系统的能力。