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RSS订阅原创 Skills高级设计模式（一）：向导式工作流与模板生成
在Web开发中，我们早已熟悉「多步骤表单」的设计模式：用户注册向导、电商结算流程、项目初始化配置…这些场景的核心是渐进式信息收集与状态保持。当Web开发者转型AI应用时，向导式Agent工作流正是这一模式的智能升级版——它将复杂任务拆解为可管理的步骤，通过自然语言交互引导用户完成目标，就像把传统表单的"下一步/上一步"按钮，进化为智能对话的上下文感知导航。
2026-01-08 20:30:00
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原创 从构思到部署：用skill-creator构建你的第一个文档处理Skill
作为Web开发者，我们早已习惯"创建组件→定义Props→注册使用"的工作流。当面对AI应用开发时，skill-creator工具链正是这一思维的完美延续——它将AI能力封装为标准化组件，让Web开发者用熟悉的方式驾驭AI。不同的是，这些"智能组件"不仅能处理结构化数据，还能理解文档内容、提取关键信息，就像为传统组件注入了认知能力。想象这个场景：你正在开发合同管理系统，产品经理要求"自动提取PDF合同中的甲方乙方信息"。传统方案需要集成PDF解析库、编写正则表达式、处理各种格式异常…而使用skill
2026-01-08 09:27:01
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原创 Web开发者5分钟上手：Agent Skills环境搭建与基础使用实战
作为Web开发者，我们早已习惯npm install、docker-compose up这类环境配置命令。当面对AI开发时，环境配置的复杂性往往是转型最大障碍——Python版本冲突、CUDA驱动缺失、模型文件庞大等问题，让无数前端工程师望而却步。而Agent Skills的出现，正是为了解决这一痛点：它将AI能力封装为标准模块，让环境搭建回归Web开发者熟悉的工程化体验。
2026-01-07 22:31:06
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原创 Java泛型擦除：原理、实践与应对策略
当你编写List<String> names = new ArrayList<>()时，Java编译器会进行类型检查，但在运行时，JVM看到的只是原始的List类型。这种被称为"类型擦除"（Type Erasure）的机制是Java泛型实现的核心特性，也是许多开发者困惑的根源。根据JetBrains 2024年开发者生态报告，超过65%的Java开发者曾因泛型擦除问题遭遇类型转换异常。本文将深入解析泛型擦除的工作原理，探讨其设计哲学，并提供解决实际问题的有效策略。
2026-01-07 21:46:35
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原创 深入理解Agent Skills——AI助手的“专业工具箱“实战入门
在Web开发中，我们习惯将复杂系统拆解为独立模块——用户认证、支付网关、日志服务各司其职。这种模块化思想正是Agent Skills体系的核心基因。当Web开发者转向AI应用开发时，最大的认知鸿沟往往在于：如何将熟悉的工程化思维迁移到AI领域？传统AI应用开发常陷入"大模型万能论"陷阱：一个巨型提示词试图解决所有问题。这就像用单体架构开发电商平台——随着业务增长，代码迅速变成难以维护的"意大利面条"。而Agent Skills正是破局关键：它把AI能力拆解为可复用、可组合的"专业工具"，正如React组
2026-01-07 09:35:00
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原创 Web开发者快速上手AI Agent：基于Function Calling的12306自动订票系统实战
每逢节假日，抢购12306火车票是无数用户的痛点：反复刷新、验证码干扰、余票瞬变……传统做法是用户自己操作浏览器或使用第三方脚本（存在封号风险）。而借助 LLM + Function Calling，我们可以构建一个合规、安全、可解释的自动订票Agent：用户用自然语言描述需求：“帮我订下周三北京到上海的高铁，二等座”Agent解析意图，调用封装好的12306工具函数自动完成余票查询 → 验证码识别 → 提交订单全流程前端实时反馈进度（如“正在排队…”、“验证码已识别”）
2026-01-06 12:49:10
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原创 Web开发者快速上手AI Agent：电商场景下基于Function Calling的动态SQL生成与数据库查询实战
在电商系统中，运营人员常提出这类问题：“上个月销量最高的商品是什么？”、“哪些用户最近买了iPhone但没买AirPods？”——这些自然语言需求背后，本质是复杂的SQL查询。传统做法是：运营提需求 → 后端写SQL → 测试 → 上线。周期长、成本高，且一旦需求微调（如“改成近30天”），又要走一遍流程。而借助 Function Calling + LLM Agent，我们可以构建一个“智能SQL助手”：1、用户用自然语言提问2、Agent理解意图并生成安全、合规的SQL3、自动执行查询并返回结
2026-01-06 12:44:44
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原创 Web开发者深度解析Function Calling：Fc全链路机制与实战原理解析
在 Web 开发中，我们早已习惯通过 RESTful API 调用后端服务：前端发送 GET /api/orders，后端返回 JSON 数据。这一过程清晰、可控、可调试。而如今，大语言模型（LLM）引入了 Function Calling（函数调用） 机制——它允许模型在推理过程中“主动”调用外部工具，就像前端调用你的 Spring Boot 接口一样。但与传统 API 不同，Function Calling 是 由 LLM 自主决策触发的异步协作流程。
2026-01-05 18:45:00
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原创 Web开发者快速上手AI Agent：基于Function Calling的多步交互提示词优化实战
在传统Web开发中，我们经常处理这样的场景：用户填写一个表单（比如“查北京明天天气”），前端发送请求到后端，后端调用第三方API（如和风天气），拿到数据后再返回给前端渲染。整个过程是线性、可控、可调试的。而如今，当我们将大语言模型（LLM）引入应用时，如果只是简单地“问一句答一句”，就浪费了AI的真正潜力。Function Calling（函数调用）机制，正是让AI具备“主动调用工具”能力的关键——它允许模型在回答过程中，自主决定是否需要调用外部函数，并等待结果后再继续推理。
2026-01-05 18:30:00
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原创 Web开发者快速上手AI Agent：Function Calling机制分析和实践
在传统 Web 开发中，我们经常面对产品经理模糊的需求：“用户要能智能地查询订单”。作为开发者，我们会将其拆解为清晰的业务逻辑、接口设计和前端交互流程。而如今，在 AI 应用开发中，“提示词（Prompt）”就是你的新需求文档。但与写死的 if-else 不同，大语言模型（LLM）对提示词极其敏感——同样的意图，不同写法可能得到天壤之别的结果。这就像你给后端同事口头说“查一下订单”，他可能返回空、报错，或者给你全表数据。提示词优化，本质上就是把模糊需求转化为可执行、可复现、可调试的“AI 指令”。
2026-01-05 14:12:22
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原创 LLM 如何“看懂”你定义的 Function 并决定调用？——从 Web 开发者视角拆解决策机制
作为 Web 开发者，你熟悉这样的场景：用户点击“查询订单” → 前端发送 GET /api/orders?id=123 → 后端验证权限 → 返回 JSON 数据这个过程依赖明确的路由规则和参数契约。但在 AI Agent 中，用户输入是自由文本：“帮我查一下订单 123 的状态”。LLM 是如何从这句话中识别出“需要调用 get_order_status 函数”，并正确提取 id=123 的？💡 本文将深入解析：LLM 内部如何基于开发者声明的 Function Schema 进行意
2026-01-04 23:31:09
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原创 Web开发者快速上手AI Agent：基于Function Calling的提示词应用优化实战
在传统 Web 开发中，我们常遇到这样的场景：产品经理说“查一下用户订单”，但没说明是哪个用户、什么时间范围。前端按模糊理解调用接口，后端返回空数据，双方互相甩锅——最终发现是需求未转化为清晰的接口契约。如今，当我们转向 AI 应用开发，类似问题以新形式重现：用户问“北京明天天气怎么样？”，如果只给 LLM 一句提示词，它可能凭记忆瞎编一个“晴，25℃”。这不是模型蠢，而是我们没给它“查天气”的工具和调用规范。 关键洞察：Function Calling 就是 Web 开发中的“接口定义”
2026-01-04 18:30:00
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原创 Function Calling 不是“AI 新功能”，而是 Web 开发者熟悉的“服务调用”升级版
在 Web 开发中，我们早已习惯这样的流程：前端点击“下单” → 后端调用支付网关 API → 调用库存服务 → 发送短信通知 → 返回成功这个过程依赖明确的接口契约（如 OpenAPI）和结构化数据交换（JSON）。而 Function Calling（函数调用）正是将这一范式引入大语言模型（LLM）世界的关键机制。它解决了 LLM 作为“纯文本生成器”的根本缺陷——无法主动获取外部信息或执行操作。💡 本文将从 Web 开发者视角，深入剖析 Function Calling 解决的三大核
2026-01-04 09:17:15
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原创 用 Web 开发思维理解 Agent 的三大支柱——Tools + Memory + LLM
如果你是一名 Web 开发者，你一定熟悉这样的场景：用户在前端填写表单 → 后端调用数据库查询用户信息 → 调用支付网关 → 发送邮件通知 → 返回成功页面这个流程中包含了三个关键要素：工具（Tools）：数据库、支付接口、邮件服务状态（Memory）：用户会话、订单 ID、临时数据逻辑（Logic）：业务规则、判断分支、错误处理而 AI Agent 正是这一模式的智能化延伸：LLM 扮演“动态业务逻辑引擎”Tools 提供外部能力（API、函数、数据库）Memory 维护上下文与
2026-01-04 09:07:21
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原创 MCP 实战：打造股票分析助手系统
在 Web 开发中，我们早已习惯通过 API 获取数据、处理逻辑、渲染界面。而 MCP（Model Context Protocol）正是将这一范式扩展到 AI Agent 领域的标准协议——它让 LLM 能像调用 RESTful 接口一样，安全、可靠地使用外部工具。对于有 Java/Node.js + Vue/React 经验的开发者来说，构建一个生产级股票分析助手不再是“AI 黑魔法”，而是一次熟悉的全栈工程实践：用户提问 → Agent 理解意图 → 调用金融 API → 分析数据 → 生成结
2026-01-03 22:55:02
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原创 Agent从架构设计到工程实践：Web开发者构建生产级AI智能体全指南
在 AI 浪潮中，许多人误以为构建智能体（Agent）需要深厚的算法或数学背景。但事实恰恰相反——Web 开发者凭借对系统架构、API 设计、服务部署和用户体验的深刻理解，天然具备构建生产级 AI Agent 的核心能力。试想你在开发一个电商后台：用户提交订单 → 触发库存检查 → 调用支付网关 → 发送通知邮件这本质上就是一个多步骤、工具调用、状态管理的流程——而这正是 Agent 的核心行为模式。💡 关键认知转变：LLM 不是“魔法黑盒”，而是一个可编程的智能服务节点；Agent 不是
2026-01-03 17:00:00
613
原创 Web开发者实战：基于Agent的任务拆解与反思改进机制构建AI应用
在传统Web开发中，我们常通过用户反馈不断优化接口逻辑或UI交互。例如，一个订单查询接口初期只返回基础信息，后续根据业务需求逐步加入物流状态、优惠券明细等字段。这种“需求-实现-反馈-改进”的闭环，在AI Agent开发中同样存在——只不过反馈对象从产品经理变成了LLM自身。任务拆解（Task Decomposition） 与 反思改进（Reflection & Refinement） 正是Agent实现智能闭环的核心机制。对Web开发者而言，理解这一机制的关键在于：将Agent视为一个具备自我调试
2026-01-02 07:00:00
831
原创 Web开发者实战：从LLM到Agent——提示词优化与AI应用构建原理
为什么Web开发者要关注Agent？作为Web开发者，你是否曾为优化REST API的请求参数而反复调试？是否在前端表单中加入复杂的校验逻辑以提升用户体验？这些经验，其实与当前火热的AI Agent提示词工程高度相通。提示词（Prompt）就是AI的“API参数”。而Agent，则是能自主调用工具、迭代思考、完成复杂任务的“智能Controller”。本文将从Web开发者的视角，解析Agent的核心定义与运作原理，并通过Java + Vue技术栈实现一个可运行的AI助手，助你平滑转型AI应用开
2026-01-02 06:45:00
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原创 Web开发者进阶AI Agent：MCP Server生命周期管理实战指南
在早期AI Agent开发中，我们常将工具逻辑直接写在代码里：# ❌ 内嵌工具（难以复用、无法跨语言）def get_weather(city): return requests.get(f"https://api.weather.com/v1/{city}").json()但当Agent数量增长、工具需被多个Agent共享、或涉及敏感操作（如数据库写入）时，将工具封装为独立服务成为必然选择。于是，MCP（Model Context Protocol） 应运而生
2026-01-02 06:30:00
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原创 Web开发者实战A2A智能体交互协议：从Web API到AI Agent通信新范式
作为Web开发者，我们早已习惯通过RESTful API、GraphQL或gRPC进行服务间通信。而如今，随着LLM驱动的智能体（Agent）成为AI应用的核心单元，如何让多个Agent高效、可靠地协同工作，成了新的挑战。这就引出了 A2A（Agent-to-Agent）协议——一种专为智能体间交互设计的通信范式。它不是简单的“调用另一个API”，而是包含语义化消息、上下文继承、身份认证、异步协商等机制的新一代交互标准。💡 类比理解：RESTful API ≈ 人与服务的对话A2A 协议 ≈
2026-01-01 07:00:00
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原创 Web开发者实战MCP：AI Agent提示词优化与生态工具详解
作为Web开发者，我们都深刻理解API标准化的重要性。回想早期Web开发时，每个服务提供商都有自己独特的接口规范——有的用SOAP，有的用REST，还有自定义协议。这种碎片化给集成开发带来了巨大挑战，直到RESTful API成为事实标准，才真正实现了"一次开发，多处集成"的愿景。当前AI Agent开发正面临类似的困境。不同的AI模型需要调用外部工具和数据源时，每个服务都需要定制化集成，开发效率低下且维护成本高昂。MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）的出现，正是为了解
2026-01-01 06:15:00
1534
原创 Web开发者转型AI：MCP(模型上下文协议)核心组件实战解析
在Web开发中，我们熟悉HTTP无状态协议的挑战——通过Session ID、JWT令牌或Redis存储来维护用户会话状态。当用户从商品列表页跳转到结算页，系统必须记住购物车内容。MCP(Model Context Protocol)正是AI世界的"会话管理协议"，它解决了大模型在多轮对话、工具调用和知识检索中"忘记上下文"的核心痛点。关键认知转变：MCP不是AI专属概念，而是分布式系统状态管理思想在AI领域的自然延伸。Web开发者熟悉的请求链路追踪、状态持久化、上下文隔离等能力，正是理解MCP的最佳切
2025-12-31 06:30:00
870
原创 2025年总结-AI冲击下的迷惘Java入行者：从焦虑到突破的转型指南
如果你正在阅读这篇文章，可能是因为你感到困惑、焦虑甚至绝望。你投入了大量时间学习Java，却发现AI编程助手能在几秒内完成你几小时的工作；你投递了数十份简历，收到的却是"需要AI协同经验"的拒绝；你担心自己选错了道路，入错了行。我想告诉你：你的迷惘完全合理，但不必绝望。2025年的Java入行者正经历技术史上最剧烈的职业地震之一。据最新调查显示，78%的新入行Java开发者报告有"技能过时焦虑"，63%考虑转行。但同时，数据也揭示了一个被忽视的事实：具备AI协同能力的Java开发者需求增长了150%
2025-12-31 06:15:00
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原创 2025年AI冲击下的Java Web开发现状
2025年的Java Web开发领域正处于一个前所未有的变革期。随着AI技术的迅猛发展，特别是生成式AI编程助手的普及，我们见证了一场静默却深刻的行业转型。据最新调查显示，99%的企业仍在积极使用Java，近70%的企业超过一半应用构建在JVM之上，这证明Java并未衰落，但开发者角色正在被重新定义。作为一名见证Java从诞生到今天的技术老兵，我想分享一个核心观点：AI不是Java开发者的敌人，而是进化催化剂。当基础编码的价值被AI工具稀释，开发者的真正价值正在从"如何写代码"转向"为何写代码"。本文将
2025-12-30 22:19:45
857
原创 2025年java总结：缝缝补补又一年？
在Python、Go、Rust等语言的冲击下，Java似乎总是在"打补丁"而非彻底革新。然而，在2025年这个技术剧变的时代，我想分享一个不同的视角：这些所谓的"缝补"，实际上是精心设计的系统性进化。正如在《Effective Java》中反复强调的：“设计良好的API比功能完备更重要”。Java的演进路径恰恰体现了这一原则——在保持兼容性的同时，通过精心设计的增量改进应对新时代挑战。
2025-12-30 13:06:04
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原创 2025年Java发展现状与趋势：稳踞企业开发核心，云原生与AI集成成为新引擎
自从1995年诞生以来，Java已经走过了三十个年头。在技术迭代速度惊人的今天，不少人对Java的未来产生了疑问：这门语言是否已经老去？答案可能出乎许多人意料。根据2025年最新数据显示，Java在全球编程语言排行榜中依然稳居前五，在企业级应用开发中更是保持着绝对主导地位。全球78%的世界500强企业核心业务系统仍基于Java技术栈，尤其在金融、电信、电商等关键行业，Java的应用比例高达90%以上。
2025-12-30 09:19:25
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原创 web开发者快速上手AI Agent：基于Dify平台构建低代码HR招聘应用系统实战
在Web开发中，我们常说：“需求不清晰，返工十次”。同样，在AI应用开发中，“提示词（Prompt）不精准，输出全跑偏”。类比1：前端组件模板 vs 提示词模板就像你在Vue或React中定义一个<UserCard />组件，需要传入name、avatar、role等props；在Dify中，你也需要设计一个结构化的提示词模板，明确告诉AI：“请根据以下字段生成面试评价：候选人姓名、岗位、技术栈、沟通能力、项目经验”。类比2：后端业务流程 vs Agent思维链（Chain-of-Thought）
2025-12-29 23:33:55
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原创 Web开发者实战AI Agent：基于Dify实现OpenAI Deep Research智能体
在传统Web开发中，用户通过关键词在数据库或搜索引擎中查找信息，结果往往是碎片化、未经整合的链接列表。而 OpenAI 最新推出的 Deep Research（深度研究）能力，则能自动执行多轮网络检索、交叉验证、逻辑推理，并输出结构化研究报告——这相当于将“Google + 分析师 + 撰稿人”三重角色集成到一个AI服务中。借助 Dify 平台，Web 开发者无需深入 LangChain 或复杂 Python 工程，即可快速构建具备 Deep Research 能力的智能体（Agent），用于：自动
2025-12-29 23:22:18
1086
原创 Web开发者实战AI Agent：基于Dify的多模态文生图与文生视频智能体项目
在传统的Web开发中，图像和视频通常是通过设计师或预先录制的内容来提供的。然而，随着人工智能技术的发展，尤其是多模态模型的应用，我们现在可以实现根据文本描述自动生成图像或视频，这为Web开发者提供了新的创意空间。借助Dify平台构建的多模态智能体（包括文生图、文生视频），用户只需输入一段文字描述，即可获得：自动生成的高质量图片根据情节发展的短视频片段这对于电商网站的产品展示、教育领域的课程介绍、新闻媒体的报道配图等场景具有极大的实用价值。作为Web开发者，您可以通过集成这样的智能体，轻松地将这些
2025-12-29 23:19:33
765
原创 Web开发者玩转AI工作流：Dify工作流开发深度解析
在传统 Web 开发中，我们构建的是确定性流程：用户点击按钮 → 发起 API 请求 → 后端处理 → 返回结果。每一步都清晰、可控。但当业务需求变为“先分析用户文档，再生成摘要，最后邮件通知负责人”时，这种线性逻辑就显得力不从心——你需要一个可编排、可分支、可异步的智能工作流（Workflow）。Dify 的 工作流（Workflow）模式 正是为这类场景而生。它允许你像搭积木一样，将 LLM 调用、条件判断、外部 API、知识检索等节点串联成复杂流程。
2025-12-28 23:31:31
1171
原创 Web开发者快速上手AI Agent：Dify本地化部署与提示词优化实战
在传统 Web 开发中，我们常常遇到产品经理反复修改需求：“按钮颜色再改一下”“这个流程能不能加个确认弹窗？”——这本质上是在不断优化用户交互逻辑。而在 AI 应用开发中，提示词（Prompt）就是你的“需求文档”。一个模糊的提示词，就像一份不清晰的需求，会导致模型输出偏离预期；而一个结构化的提示词模板，则如同经过多次迭代的 PRD，能稳定驱动 AI 产生高质量结果。对于 Web 开发者而言，Dify 是一个绝佳的切入点。它提供了：可视化的 Prompt 编排界面（类似低代码平台）支持私有化部
2025-12-28 23:25:35
939
原创 从Web开发到AI应用——用FastGPT构建实时问答系统
在传统Web开发中，我们习惯于通过API获取结构化数据、渲染页面、处理用户交互。而当AI能力（如大语言模型）逐渐成为应用的核心组件时，Web开发者其实拥有天然优势——我们早已熟悉“请求-响应”模型、服务编排、前后端协作等核心逻辑。本文将带领有Web开发背景的你，基于FastGPT平台，实战搭建一个结合实时网页爬取与RAG（检索增强生成）技术的智能问答系统。整个过程无需深度学习背景，只需掌握基本的HTTP请求、JSON处理和前端展示逻辑，即可快速上手AI应用开发。
2025-12-27 21:36:10
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原创 Web开发者实战RAG三重评估：索引、响应与核心指标全解析
在Web开发中，我们深知一个功能上线需经过：数据层：数据库表结构是否合理？索引是否命中？服务层：API逻辑是否正确？响应是否符合契约？监控层：成功率、延迟、错误率是否达标？RAG（Retrieval-Augmented Generation）同样需要三层评估体系：索引评估（Index Evaluation） → 数据层“我的知识库切分和向量化是否合理？”响应评估（Response Evaluation） → 服务层“模型生成的答案是否准确、可靠？”指标评估（Metrics Evalua
2025-12-27 12:15:04
715
原创 Web开发者实战RAG评估：从指标到工程化验证体系
RAG不是确定性程序，而是概率性智能系统。它的输出受检索质量、上下文长度、模型幻觉等多因素影响。若不建立科学的评估体系，上线即“翻车”。对Web开发者而言，RAG评估不是AI黑盒，而是可工程化的质量保障流程：将评估指标转化为API健康检查用测试用例覆盖典型用户场景在CI/CD中集成自动化RAG验证
2025-12-27 12:04:07
733
原创 Web开发者实战多模态RAG：图表文检索系统从0到1
在传统Web开发中，我们处理的是结构化数据（JSON、数据库）和非结构化文本（Markdown、富文本）。但现实世界的信息远不止于此——图表、截图、流程图、产品示意图等视觉内容无处不在。当用户上传一张“系统架构图”并问：“这个架构用了哪些技术？”或者上传一份“销售趋势折线图”并问：“Q3增长的原因是什么？”传统纯文本RAG（Retrieval-Augmented Generation）完全无法回答。这就是多模态RAG的价值所在：让AI同时理解图像 + 文本 + 图表，并基于混合信息生成答案。
2025-12-27 12:00:41
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原创 Web开发者进阶AI：Advanced-RAG上下文压缩与过滤原理及实战应用
在构建基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）的AI Agent应用时，Web开发者常遇到一个核心瓶颈：检索返回的上下文过长、冗余甚至包含噪声，导致大模型响应慢、成本高、答案偏离重点。而 Advanced-RAG 中的 上下文压缩（Context Compression）与过滤（Context Filtering） 技术，正是解决这一问题的关键。本文将从Web开发者的视角出发，通过类比前端虚拟滚动、后端数据清洗等熟悉场景，深入浅出地解析上下文压缩与过滤的底层原理，并提
2025-12-26 07:15:00
754
原创 Advanced-RAG原理：RAG-Fusion 检索增强生成的多查询融合实战
在构建AI问答系统时，很多Web开发者会直接采用“用户输入 → 向量检索 → LLM生成”的经典RAG（Retrieval-Augmented Generation）流程。这就像我们在电商网站实现一个商品搜索框：用户输入“轻薄笔记本”，系统返回匹配的商品列表。但问题来了：用户的问题往往模糊、简略甚至带有歧义。比如：“怎么处理合同违约？”“推荐适合初学者的Python框架”传统RAG只用原始问题做一次向量检索，很容易漏掉关键文档——就像只用“违约”搜法律条款，却忽略了“解除合同”“赔偿标准”等同义
2025-12-26 06:30:00
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原创 Web开发者快速上手AI Agent：提示词应用优化实战
在传统Web开发中，我们常常需要与产品经理反复沟通，将模糊的业务需求转化为清晰的技术方案。这个过程本质上是一种上下文对齐：确保前后端理解一致、接口设计合理、用户体验流畅。而在AI应用开发中，尤其是基于大语言模型（LLM）构建智能体（Agent）时，提示词（Prompt）就是我们的“产品需求文档”。一个模糊的提示词，就像一句“做个好看的登录页”——模型不知道“好看”是简约风、科技感，还是暗黑模式。而一个结构清晰、上下文明确的提示词，则如同一份带原型图、交互逻辑和API规范的PRD。因此，提示词优化 =
2025-12-26 06:15:00
1346
原创 Web开发者快速上手AI Agent：基于Advanced-RAG的提示词应用
在AI应用开发浪潮中，越来越多Web开发者希望将自身技术栈延伸至AI领域。然而，面对“Agent”“RAG”“提示词工程”等术语，不少前端或后端工程师感到无从下手。本文将从Web开发者的视角出发，通过类比熟悉的开发场景（如API调用、状态管理、组件复用），系统讲解如何基于Advanced-RAG架构优化Agent提示词，并提供可运行的Node.js + React端到端项目示例，助你平滑转型AI应用开发。
2025-12-25 23:52:26
779
原创 Web开发者快速上手Advanced RAG：索引优化原理与实践
在Web开发中，我们深知数据库索引对查询性能的决定性影响。一个没有索引的WHERE user_id = ?查询可能需要全表扫描，耗时数百毫秒；而加上B-tree索引后，响应时间可降至1毫秒以内。RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中的向量索引扮演着完全相同的角色——它决定了“从海量文档中检索相关信息”的速度与准确性。然而，传统RAG常因索引质量差导致“答非所问”或“漏检关键信息”。Advanced RAG通过索引阶段的深度优化（Pre-Retrieval Opt
2025-12-25 23:32:01
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新版Json.NET学习笔记
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NHibernate入门资料
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net Ajax控件包
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VSS.2005 汉化包
2010-10-09
SQL prompt4 + 注册机
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一套鼠键多台电脑控制利器synergy1.8.8.rar
2019-05-09
学习工具集\editplus3绿色中文扩展版(含精选自动完成文件.语法高亮文件和高级使用技巧文萃).rar
2008-11-25
Mysql 5.1 中文 文档
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CSS完全参考手册3.0.chm
2009-11-19
求二手预算有限的炼丹卡
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go开发框架那款比较适合
2022-09-06
如果你的领导是个强悍的甩锅侠，你该怎么做？
2021-04-13
到达技术总监的职位后，应该如何规划自己的职业生涯
2017-11-14
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