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RSS订阅原创 Agent智能体应用详解：从理论到实践的技术探索
Agent智能体（智能代理）作为人工智能的核心载体，正在重塑自动化决策与交互的未来。本文系统解析Agent的核心架构、典型应用场景，并通过代码实例展示如何构建一个简单的任务型Agent，助你全面掌握这一前沿技术。
2025-04-24 17:35:29
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原创 RAG工程化全链路解析：从Pipeline构建到生产级优化
使用Cross-Encoder（如bge-reranker-large）提升TOP-K精度。向量检索（HNSW索引） + 关键词检索（BM25） + 图检索（知识图谱关联）多版本对比提示（diff-match-patch库可视化）日志分析：检索路径溯源（OpenTelemetry追踪）：检索结果不可解释影响关键领域可信度（医疗/法律场景）LLM摘要生成（gpt-3.5-turbo上下文提炼）：索引更新延迟导致时效性缺失（如金融数据实时性要求）动态路由（LLM决策使用检索结果或内部知识）
2025-04-23 20:16:57
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原创 从原理到实战：一文读懂深度学习核心技术与应用
深度学习正在重塑人类社会的技术图景。无论您是刚入门的新手还是经验丰富的开发者，都可以从以下步骤开始：掌握Python和线性代数基础选择TensorFlow/PyTorch框架学习复现经典论文代码参与Kaggle竞赛实战。
2025-04-22 16:34:58
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原创 LangChain深度解析：构建智能语言模型应用的全栈指南
LangChain正在重塑AI应用的开发范式。截至2025年，其生态已涵盖LangSmith（监控平台）、LangServe（API部署）和LangGraph（工作流引擎），日均支持430万次查询。无论是构建企业级知识中枢，还是开发智能助手，掌握LangChain都将是开发者的核心竞争力。
2025-04-21 19:40:03
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原创 基于大模型（LLM）的Agent应用开发：从理论到实践的全景指南
Agent（智能体）是具备自主性反应性社会性和主动性的计算实体，能够通过感知环境、规划决策和执行动作完成复杂目标。其核心公式可概括为：Agent = LLM（大脑） + 工具（四肢） + 记忆（经验） + 通信协议（协作能力）python# 典型Agent工作流程示例self.llm = LLM() # 大模型决策核心self.tools = [] # 外部工具集self.memory = VectorDB()# 长期记忆存储。
2025-04-20 20:06:48
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原创 Agent的19种主流框架全解析：从开发到落地的技术全景指南
在人工智能领域，已成为连接大模型与现实世界的核心枢纽。从自动化客服到分布式系统协作，各类Agent框架的涌现正在重塑技术落地的边界。本文将深入解析，涵盖通用型、垂直领域型及前沿研究型方案，并提供代码示例与选型决策树，助您快速匹配业务需求。
2025-04-18 20:54:42
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原创 大语言模型Agent的六大核心能力：从理论到实战深度解析
传统程序：确定性输入输出大模型：概率性文本生成Agent：具备认知-决策-执行闭环的智能体Agent技术正在重塑人机交互的边界，其核心能力的持续进化将推动AI应用进入新纪元。开发者需要重点关注任务拆解精度工具调用可靠性记忆管理效率三个维度，同时建立完善的安全防护体系。建议通过LangChain等框架进行渐进式开发，持续优化Agent的认知-行动闭环。如何学习大模型 AI？由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
2025-04-17 20:55:00
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原创 RAG系统12大核心挑战与解决策略：从理论到落地的深度解析
随着大模型技术的普及，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已成为解决大模型幻觉和领域知识局限性的关键技术。然而，RAG系统在实际应用中面临诸多挑战。本文系统梳理了RAG的12大核心痛点，并针对每个问题提供可落地的解决方案，涵盖数据优化、检索策略、生成控制等全流程技术细节。
2025-04-16 21:30:45
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原创 零基础入门到精通：AI大模型应用开发全指南（2025最新版）
全球AI人才缺口达300万（2024年IDC数据）大模型应用开发者平均薪资超50K（猎聘数据）从智能客服到医疗诊断，大模型正在重塑千行百业参数量突破千亿级别（GPT-4：1.8万亿参数）关键技术突破：Transformer架构、自注意力机制典型代表：GPT系列、LLaMA、文心一言、通义千问。
2025-04-15 20:09:44
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原创 一文读懂RAG：检索增强生成技术全解析
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是解决大模型知识幻觉和知识滞后问题的革命性技术。它通过将检索系统与大语言模型（LLM）结合，使模型能动态调用外部知识库生成更准确的回答，成为企业构建智能问答、知识管理系统的核心方案。
2025-04-14 20:08:11
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原创 一文掌握7种大模型微调的方法！！！
大型语言模型（LLM）的微调是将其从通用能力转化为特定领域任务的关键步骤。然而，随着模型规模的扩大，传统全参数微调的计算成本急剧上升。参数高效微调（PEFT）技术应运而生，通过仅调整少量参数即可实现高性能迁移。本文系统梳理了7种主流微调方法的核心原理、优势及适用场景，助你快速掌握技术要点。
2025-04-12 21:03:09
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原创 AI大语言模型（LLM）基础知识学习
随着生成式人工智能（AI）的爆发式发展，大型语言模型（LLM）已成为技术革新的核心驱动力。无论是ChatGPT的对话能力，还是CodeFuse的代码生成，LLM正深刻改变着开发、创作和研究的方式。本文将从基础概念、核心技术、发展现状、应用场景和学习路径五大维度，系统梳理LLM的必备知识，助你快速入门这一前沿领域。
2025-04-11 21:21:08
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原创 2025 AI大模型入门基础教程（非常详细），AI大模型入门到精通，收藏这一篇就够了！
2025 AI大模型入门基础教程（非常详细），AI大模型入门到精通。在开始深入学习之前，我们需要了解大模型的基本概念和特点。大模型通常指的是参数量巨大、结构复杂的神经网络模型，它们能够处理海量的数据，并具备强大的学习和推理能力。
2025-04-10 17:18:21
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空空如也
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