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这一篇是从实际例子来看到底AI Agent和RAG类系统中存在的漏洞会带来什么危害，在本篇中会有实际“绕开AI Agent”的身份设定手法，也是引用自AI Agent开发第35课中的理论而来。这个手法截止4月23日今天写作时还是依旧对于90%以上的AI Agent有效，这足以让我们引起重视并且需要好好防护我们的AI Agent系统，因此今天的课程会通过这样实战化的攻防并针对这一类“攻击”给出完整解决和防御手段。

以一个真实的零售智能导购APP需求来讲最基础的rag（最简单的AI Agent）是怎么开发的全流程，一旦读者了解了一个AI Agent的最基本流程才可以逐步扩展到后面越来越高级的Rag引擎以及AI Agent的开发。

AI项目成败根植于战略决策，而非技术本身。本文剖析十五大陷阱，揭示企业如何在战略、组织、人才等维度规避风险，实现AI真正落地。从技术至上到数据治理，从短期ROI到长期主义，每个环节都暗藏危机。唯有回归业务本质，构建战略思维，方能跨越AI落地鸿沟。

本文系统解析少样本学习（Few-Shots）的核心原理与实战价值。通过对比zero/one/few-shot三类提示范式，揭示其在医疗诊断、法律文书等领域的突破性表现。数据显示，在标注数据不足500条时，Few-Shots方案准确率比微调高17%。文章最后揭秘动态示例选择技术，为AI从业者提供落地新思路。

Ollama 0.9.0革命性推出“思维链控制”功能，让AI推理过程透明化！用户可随时开启或关闭AI的思考展示，深度掌控模型决策逻辑。从基础命令到API集成，手把手教你玩转这项黑科技，开启人机协作新纪元！

企业落地AI经常遇到幻觉，RAG系统中如何消除幻觉呢？近来出现的RAG+、高级RAG到底是个什么样的东西呢？目前网上充斥着大量这方面的论文，很可惜这些论文或者有关的博客都是翻译别人lao wai的英语资料，连举得例子都是什么：棒球赛、超级杯，非旦没有解释清RAG+的精髓也讲得不接地气没有真正领悟到其中的要点，本篇就是总结自大量国内实战项目一线项目里的例子讲透了RAG+的Rewrite, Retrieve, Read三步到底应该怎么走才是最合理。

今天要讲的例子正是我们在落地AI大模型时经常会遇到的如：政务类、公文类、或者一切长文分析的AI Agent落地场景，它的特点就是：在一家企业还未完全完成数字化（即一切API化，数据都为非结构化数据甚至还是半结构化数据）时使用AI来完成原先“重复、无意义工作场景中经常碰到的：结构化数据 + 业务功能AI同时实现时碰到的一种常见场景，本篇通过一个实际生产例子来说明错误的使用AI大模型以及如何正确的使用AI大模型可以带来600%性能上的提升以及成本节约60%以上的实际设计和落地手法

本文详细介绍了如何在本地安装deep seek r1。

本文探讨低代码Agent工作流平台（如Dify、n8n）在企业AI落地过程中因使用不当引发的技术灾难。通过真实案例剖析跨界混用、边界模糊等问题如何摧毁系统架构，并提供专业解决方案，助您在AI工程化道路上避开这些致命陷阱。

单卡显存撑不起千亿参数？本文深度拆解数据并行（DP） 、张量并行（TP） 、流水线并行（PP） 、序列并行（SP） 与专家并行（EP） 的核心原理与实战策略。从矩阵切分到长序列优化，从通信开销分析到流水线调度策略，揭秘DP的高效边界、TP的显存压缩、PP的气泡率优化、SP的动态负载均衡及EP对MoE模型的适配性。五类技术如何协同构建超大规模模型训练体系？中国AI研发者正以创新并行架构，为全球大模型进化注入中国智慧！

当企业陷入"不加AI不罢休"的疯狂内卷，连传统电风扇都被强行塞进云端大模型。本文通过拆解声控换风、数字转译等离谱操作，揭露伪AI需求如何把简单功能变成反向创新，用幽默视角透视技术泡沫背后的资源浪费与认知偏差。

今天我们来讲，如何把本企业的内部知识库如：员工手册、退货流程或者一些达半年都不太变动的“固定”知识“烧”进Qwen3里。如之前篇章里说到过的：经常变动的、实时变动的我们要用RAG，而需要写入“DNA”的我们需要训练。因此今天讲的训练和上次的SFT微调还不一样，今天讲授的是没有一问、一答这种格式就是一大段一大段的真正的行业知识把它烧进一个LLM，其实相当于制作一个“行业LLM”，在此我们依旧使用的是Qwen3:0.6b

本篇是全网（包括llama-factory官网）唯一一篇讲述如何微调带有reasoning的模型如：deepseek、qwen3的一部教程，并以喂饭式的一步步教会大家如何微调一个模型并把微调后的模型装入ollama来使用的全步骤，为大模型技术方面不可多得的“宝典级教程”。

全文介绍了基于当前最新RAG设计理念的企业级知识库引擎架构，这套架构区别于传统的RAG以及一般类RAG，它可以作为一个企业的“知识库中台”来使用同时可以做到零幻觉，是一个企业落地AI的基本要素也是必要前提，文中介绍和总结了大量之前教程中的案例总归纳出了一套完整的企业级精准RAG架构设计最佳实践。

每次如果问同一个问题为什么总时回答同样的那几条从知识库内带出的内容？这同样也属于AI幻觉的一类，在今天的教程中我们就要解决这种问题。

在上几篇“彻底消除 RAG知识库幻觉”系列中我们提到了这么一个公式：你的搜索内容必须>=用户的提问。要求召回率越大、越多越好。但是这依然不能解决大模型的“过度拟合”问题。因为当喂给大模型的知识库条目内容越多，大模型反而越回答了不好，它会回答一些不相关的内容甚至是“张冠李戴”，因此今天我们要讲在RAG里当召回率高、数据量大时如何把回答的范围“缩”到尽量贴近用户的提问范围内的技巧，这就是“重排序”，又称为Re-ranking。

多路召回，这一搜索与推荐系统的核心技术，犹如数字世界的智能筛选器。本文深入剖析其工作原理、应用场景与技术演进，从理论到实践全方位解读这一技术如何通过多维度筛选，让AI系统既能应对海量数据挑战，又能满足个性化需求，同时最大化增加召回率，从而让你的AI Agent不会老漏东西、更贴切的召回符合用户的数据。

要把幻觉解决的好我们还需要在文档的切分上做足功课。整个RAG3.0（Advanced Rag）里说的就是数据的预处理，这一步处理的好可以把AI回答的精准度达到99%+，所以今天我们就来看对于数据进入知识库前的准备步骤里有哪些点是可以优化的。篇中会附上全代码供大家参考和实验。

​在第64课《AI Agent开发第64课-DIFY和企业现有系统结合实现高可配置的智能零售AI Agent(上)》中我们提到了提示词Rewrite，同时还讲到了2024年年末开始出现的新的理论，并把RAG系统推入到了3.0模式，业界出现了“3R”理念的RAG引擎，基于“3R”理念可以彻底消除RAG的幻觉，并能够充分挖掘AI的潜力，让知识库不仅仅只是一个基于己有文本的回答机器人，而是真正的具备了智能。因此今天开始我们就要深入“3R”理念中的Rewrite方法，它是让你的RAG具备推理能力的至关重要的一步

本篇深入介绍了使用DDD领域驱动设计来设计企业核心业务系统和DIFY以及LLM是如何有机的集成在一起从而变成一个高度解耦、低代码、可配置、高性能的基于自建数据库的零售商品导购AI Agent。

本篇会开始介绍Dify的高阶应用，从而让大家可以解决：如何做到同一个流程里即有Stream又有Blocking模式、如何做到一个流程里每个节点的LLM都不一样、以及如何做到Dify和企业的业务系统做深度绑定的技巧。

本文以"显存容量"为核心，对比4GB至48GB显卡的AI模型承载能力，拆解显存、CUDA核心、带宽等关键参数，用实际场景数据揭示显卡性能边界。无论你是想用笔记本玩玩AI小游戏，还是想用专业卡挑战大模型，都能找到"碗有多大，能装多少汤"的硬核答案。

用更多生的例子一文说清BERT与Transform以及现在的Gpt、Claude、Deepseek这些模型到底是什么区别以及它们的应用场景。

当你的手机语音助手秒懂你"明天北京下雨吗"，或是购物App精准推荐"你需要这个"时，背后或许正上演着BERT与Transformer这对AI双雄的"神仙打架"。本文将用外卖配送和快递分拣的比喻，带你看清这对技术CP的本质差异：一个像"全知全能"的超级调度员（BERT），另一个是"灵活组队"的智能快递员（Transformer）。它们究竟在哪些场景能让你的代码"开挂"？且看本文用抖音热梗+外卖场景的硬核解析！

QWEN3.0 0.6B模型以仅6亿参数的"小身板"，在低延迟、高并发场景中展现出惊人实力。它像智能快递员般精准处理电商推荐、客服对话等任务，成本仅为大模型的1/10，却能扛起90%的日常需求。从手机端实时翻译到服务器端安全过滤，这个"轻骑兵"正用"小而美"的哲学，重新定义AI落地的边界。

我们之前用了10个篇章讲了Dify的一些使用技巧，也讲了机器学习的3大方法，目的就是让大家知道大模型可以做到什么？适合做什么事？无法做到什么事？因此在这一章里，我们就要把Dify + 机器最后使用LLM来做出这个“销售归因分析”了。对于这个话题，市面上存在大量刚性需求，但是无人落地（亦或者落地后不愿透露）。好在本人落地了一个3000多家超市的销售归因，因此就把这套方便拿出来给大家做喂饭式讲解。其实我们把这个方案其实折成了10个篇章，正是因为为了让大家把基础打好、打扎实了，才能一步步走向巴比伦塔。

由于要分析的参数比较简单，我们可以使用随机森林，但是随机森林对于数据的解释性不好，而且数据特征不显著，虽然它的计算速度很快，但是当面对更复杂的问题时一般我们会使用带有自学习模式的“梯度提升”来做建模和预测。今天我们就用一个实际生产复杂例子带大家以“喂饭”级教程教授梯度提升模型的使用

​在前一篇《机器学习的基础-线性回归如何应用在商业场景中》里，我们说到了如果我们只是简单的分析和预测一下投入广告费用和销售额增长是否存在必然关系，我们用了线性回归法得到了分析，得到的分析结果极其精准，以及提到了：如果当销售因素是非线性的并且有着额外一些如“突发事件、活动”信息时，我们的分析就不能用线性回归了，今天我们就在上一次课的基础上用真实数据（来自于某巨型零售商超真实数据）使用“随机森林”来预测“活动”对销售额带来的影响是怎么样的？​

在完成了一系列opencv基础功能使用后我们要进入激动人心的辩识一张脸到底是谁的讲解了，在这一章内会详细解释opencv的训练人脸模型和利用人脸模型识别这是谁这么样一个过程同时在文章最后我们会介绍真正的商业环境中一个人脸识别应用的完成还需要什么步骤的介绍。

随着我们对环境、Mat基本使用越来越熟练、Java Swing也逐步熟悉了起来。今天我们开始进入OpenCV驱动摄像头的几个使用场景。环境准备准备好一个USB外接摄像头，我这边使用的有两种，一种是普通的罗技摄像头，一种是双目摄像头（将来用来做活检）； eclipse 2021-12版； JDK 11+，因为我们编写swing要使用到Window Builder窗体设计器这个插件。在eclipse 2021-12版里要驱动Windows Builder窗体设计器我们必须要用JDK11及+； 使.

经过前三个教程，我们可以知道了OpenCV的基本使用了。今天，我们就要讲OpenCV中认出，这是一个人脸是怎么做的。MatOfRect.detectMultiScale函数OpenCV用的是detectMultiScale来认出这是一个脸的。记得，这只是认出这是一个脸，而不是这个脸是谁。这个脸是谁我们会逐步展开，前面勿求夯实基础。detectMultiScale需要两个参数(Mat src, MatOfRect objDetections);第一个函数，是传入的图片，带有人脸的图片；

环境好了，我们就可以进入正文了。在之前入门一、二中分别已经有画图的两个例子了。但没有细节展开我们的代码和OpenCV到底在干什么。使用OpenCV时你需要补充的知识你需要熟练使用Java Swing，或者是其它任何一门语言中关于GUI方面的编程。我们这用的是OpenCV Java，因此对于Java Swing必须熟练。你可以安装eclipse 中的windowbuilder来帮助你做Swing的编程。至于Java Swing中的界面、Frame、Panel、Button以及Layout，

因为必竟大多人还是用的WINDOWS来开发的居多。因此如果OpenCV无法在Win10下安装，一样不能起到普及作用。而Windows下的编译安装OpenCV也是最痛苦的一件事。原因就在于在编译安装OpenCV时很多Extra的模块是被“墙”掉了。因此整个过程一会这个错一会那个错，开发机电脑也不太好，导致一次编译，30多分钟，然后报了一堆错网上查了半天解决了一个，又来一个。如此周而复始，让绝大多数开发者放弃了OpenCV。本篇就是要着重讲述OpenCV在W

OpenCV网上的教程讲的一个都不对，要么卡死电脑，要么训练模型写死，要么都只是显示显示人脸就说这叫人脸识别？没有一个从安装、使用、驱动摄像头、训练模型、辩别人脸的全过程。最夸张的是连怎么安装个OpenCV的资料网上的都不全。本篇会连续以几篇篇幅带各位入门并以最终识别人脸为全博客结束标志。读完本篇教程你对基本人工智能算法将有了入门这一能力。为今后可以使用进一步AI应用打下扎实的基础。

器学习是现代AI的基础与基石，一些机器学习、深度学习在现在AI大模型大兴起道上其实一点没有过实，经历过大型复杂项目的都知道，你不可能在项目中100%全部使用大模型来解决的，比如说你手上有100万条数据要计算预期投入多少广告费收入可以增长多少，难道你会把100万条数据往大模型里一扔让大模型解决吗？这样的场景太多了，而解决它们依然使用的是机器学习，因此今天我们就带大家逐步通过最简单的线性回归来进入机器学习的领域

我们的Dify会讲得很透彻，坚持喂饭级教程，从一个基本的AI自动预约客户到自动记录客户的信息再到自动判断下一步如何走全部是AI化的，这是一个真正的AI原生应用，它来自于我的一个大型物业公司用AI自动预约系统中的一部分。我们会使用这个预约流做完整的Dify例子来讲完，因为它太有代表性了。工作流中的控制反转、AI决策下一步怎么走、人为干涉、用户行为判断、外部中间件如Redis，今天我们就要讲到在Dify中调用MongoDB的数据以及企业微信通知来作为预约派单的最后一步了。

​之前我们在《AI Agent开发第47课-DIFY处理多步流程慢？你确认用对了？》中讲述了DIFY的设计中在整合多步LLM时如避免过多调用LLM的良好设计，并给出了AI工作流的相应设计手法。今天我们要在上一篇的基础上把“上门维修预约”这个流程进一步按照实际业务需求加入用户在整个问答过程中加入AI用行为判断来根据用户当的输入是：【确认】还是【取消】判断下一步流程到底如何“流向”的实际真实案例怎么走（取自本人为某巨型物业公司制作的AI自动派工单系统）。​

本篇完整讲述Dify工作流中的高级复杂流程怎么使用以及当输出结果时即有stream又有json返回用于开发语言做进一步判断时如何两步合一步以此省却不必要的LLM调用次数提高整体AI Agent响应速度的高阶设计技巧。同时本篇里带有Dify的一些高级组件的使用技巧的完整展示，为全网不可多得的实战级教程。

本教程详细介绍了为什么在AI Agent开发过程中必须要使用工作流，以及AI工作流Dify最新版的安装，更讲述了在网上不呈提及的如何使用Restful API访问Dify中不同工作流的方法，为不可多得的Dify入门教程。

整个AI Agent所涉及到的安全远远不止提示词防落风险，还有防沉迷、青少年保护、算法漏洞、风险保障、个人信息保护、数据保护等许多点需要做防范，今天就带领大家来看一下数据安全防护这一块，顺便提一句，本人在写这些安全相关篇章的都是参照了自己亲手刚过得国家AIGC管理规范并拿到了多个AIGC备案的实战案例以及技术细节所写，不仅仅写理论更有技术解决方案附给大家，因此如果你能吸收和消化这些章节，对于你或者你的公司的AIGC备案和企业AI项目落地这块是有着至关重要的指导性作用的