oneyyang的博客

AutoGPT 和 BabyAGI 是近年来风靡开发者圈的两大自主任务执行框架。它们都是基于大语言模型（如 GPT-4）驱动的“自主智能体（Autonomous Agent）”，能够在最小人类干预下完成复杂任务。本篇文章将从架构设计、任务链执行方式、资源管理、开发易用性等维度，深入剖析二者的异同，助你在实际业务中做出正确选型。

本文全面介绍国产开源大模型 DeepSeek 的背景、技术特点与实战应用，涵盖其在中英双语训练、代码生成、多模态处理等方面的优势。通过对比 LLaMA2、Qwen、Yi 等主流模型，深入剖析 DeepSeek 的可商用性、本地部署便捷性及中文语义理解表现。同时提供实际部署示例和典型应用场景，助力开发者低门槛接入大语言模型生态。适合对国产 AI 模型落地、开源 LLM 应用感兴趣的技术从业者与企业团队阅读参考。

随着生成式 AI 的迅速发展，扩散模型（Diffusion Model）以其高质量、多样化的图像合成能力成为当下最火的文本到图像生成技术。本文将从扩散模型原理出发，手把手教你使用 Hugging Face Diffusers 库和 Stable Diffusion 模型在本地快速部署与调优，最终实现自定义提示词、图像增强与多样化风格化输出。

随着大模型在各类应用场景中的广泛落地，单纯的生成式模型（如 GPT）在知识更新、上下文理解等方面也暴露出局限。检索增强生成（Retrieval‑Augmented Generation，RAG）通过将外部知识库与生成模型结合，既能保证回答的准确性，又能动态扩展知识面。本文将手把手教你使用 Python、LangChain、Pinecone 和 OpenAI API 完整构建一个 RAG 问答系统。

随着 AI 模型在各行业的深入应用，如何以高吞吐、低延迟的方式在线提供推理服务成为关键挑战。本文介绍了基于 NVIDIA Triton Inference Server 的高性能模型推理引擎，结合 FastAPI 网关实现请求路由与负载均衡，并通过 Docker 容器化部署保证环境一致性与可扩展性。文中还深入讲解了模型导出、动态批处理、性能压测与 Prometheus/Grafana 监控方案，帮助你快速构建并优化生产级 AI 推理服务。

随着大模型（如 GPT-4）逐步开放 API，越来越多的团队开始构建自己的 智能问答系统。本篇文章将从零开始，手把手教你如何基于 OpenAI + LangChain + Flask，搭建一个功能完整、可落地的问答服务。