iUcool的博客

摘要： 《上下文工程：构建高确定性LLM应用的方法论》深入探讨了如何通过系统化信息管理提升大型语言模型的可靠性。核心在于选择、组织和投递关键信息，而非依赖提示词技巧。文章提出三大设计原则：最小必要上下文（避免噪声干扰）、证据可核验（确保答案可追溯）、显式契约化输出（结构化+工具调用）。同时剖析了六大反模式（如盲目扩展Top-K、仅用向量检索等），并给出带约束条件的完整落地案例。该框架平衡了效果、成本与合规性，为企业级AI应用提供了可复用的工程范式。

摘要：LoRA——高效定制大型语言模型的轻量级补丁方案 大型语言模型(LLM)的完全微调面临三大挑战：高昂计算成本、存储管理难题和部署灵活性差。LoRA（低秩适配）创新性地采用"动态补丁"思路，通过冻结预训练模型参数，仅训练注入的低秩适配器模块（ΔW=BA），实现了高效模型定制。该方法将参数更新量压缩为两个小矩阵乘积（如8×4096和4096×8），使训练参数量锐减250倍以上。最终产出仅需存储几十MB的适配器文件，而非完整的模型副本。LoRA特别适用于Transformer的自注意力机

本文提出了一套新一代AI记忆系统的工程实现方案，采用分层微服务架构，通过RESTful API与上层应用交互。系统分为工作记忆(Redis)、偏好/画像(PostgreSQL)、情节记忆(向量数据库+PostgreSQL)和语义知识库(向量数据库+PostgreSQL)四个层级，实现读写分离。读取路径采用意图分析路由+并行检索+上下文融合的三步流程，支持缓存优化和轻量级分类器预筛；写入路径通过消息队列异步处理。技术选型上结合了Redis的低延迟、关系型数据库的强一致性以及向量数据库的语义检索优势，并采用Py

AI记忆管理系统的分层设计与读写分离 本文提出了一套分层、动态的AI记忆管理系统，旨在解决现有AI助手的“健忘症”问题。系统采用分层记忆架构（工作记忆、情节记忆、语义记忆、偏好记忆）和读写分离机制，实现了关键信息的精准唤醒与高效存储。工作记忆通过滚动窗口和层级摘要维持对话连贯性；情节记忆采用向量检索+元数据过滤记录事件；语义记忆通过RAG机制存储可信知识；偏好记忆沉淀用户画像。系统通过意图分析路由查询，并在响应后通过写入门控筛选有价值信息存入长期记忆。这种设计在保证响应速度的同时，实现了记忆的精准沉淀与更新

摘要： 本文提出构建一个高性能企业级RAG（检索增强生成）系统的四阶段框架，旨在1秒内精准检索200万页文档信息。第一阶段聚焦数据预处理，包括语义分块和嵌入模型微调；第二阶段通过降维量化（如IVF-PQ）优化索引存储；第三阶段实现混合检索与智能排序；第四阶段进行系统工程优化。关键创新点包括领域自适应的嵌入微调、量化压缩技术（256维向量可压缩至原体积1/24），以及分层检索架构，在有限算力下实现毫秒级响应。该系统如同"信息高铁"，通过精细化数据工程与算法协同设计，平衡精度与效率，为企业知

本文为Golang程序员详解注意力机制（Attention Mechanism）的核心原理。文章首先通过键值对存储的类比，引入注意力机制中Query-Key-Value（QKV）三元组的概念，解释模型如何通过相关性分数动态关注上下文信息。核心部分深入剖析缩放点积注意力的计算过程，包括分数计算、Softmax归一化和加权求和三个步骤，并用缓存命中率类比注意力权重分配。最后介绍进阶的多头注意力机制（Multi-Head Attention），通过并行化多个注意力"头"来捕捉更丰富的语义特征。

文章摘要：向量数据库是AI时代的新型数据库，专注于语义相似性搜索而非精确匹配。其核心流程包括：通过Embedding模型将数据转换为向量，存储并建立索引，利用近似最近邻算法(ANN)快速查询相似结果。与传统数据库不同，向量数据库在CRUD操作上存在显著差异，如写入吞吐较低、更新成本高、删除异步处理等。常用索引算法包括HNSW、IVF和PQ，各具性能权衡。向量数据库适用于语义搜索、推荐系统等场景，但需注意其与传统数据库在功能和设计哲学上的区别。

以github.com/mark3labs/mcp-go为例开始以一个简单的查看文件列表工具作为范例，来展示该如何开发mcp server。

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 是一种授予生成式人工智能模型信息检索功能的技术。它修改与大型语言模型的交互 （LLM），以便模型响应用户对一组指定文档的查询，使用此信息来增强从其自身庞大的静态训练数据中提取的信息。这允许LLMs使用特定于域和/或更新的信息。可以简单理解为"检索+生成"的人工智能技术。想象你正在做一个复杂的研究项目，除了大脑里已有的知识，你还需要查阅额外的资料来提高回答的准确性和深度。RAG就是AI模型的这个"查阅资料"过程。