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RSS订阅原创 智能体性能调优手册：用Flowise快速构建企业级AI-Agent智能体工作流
1.智能体的基本架构与功能2.Agents流程、决策图3.规划(Planning)4.了任务拆解5.反思与改进6.记忆(Memory)7.工具使用(Tools)8.预制工具(Tool)9.预制工具集(Toolkits)10.自定义工具11.执行(Action)
2025-05-18 15:35:08
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原创 ChatGPT到Claude全适配：跨模型Prompt高级设计规范与迁移技巧
1.高级Prompt优化技巧2.迭代优化:如何根据模型的反馈逐步改进Prompt3.控制生成的语气与风格:如何设计Prompt以生成更符合需求的语言风格(正式、幽默、简洁等)4.多轮对话优化:如何设计有效的多轮对话Prompt，使模型理解上下文并维持对话一致性5.时间性与主题一致性:如何保证生成内容的连贯性和时效性6.稀疏编码与关键词设计:如何通过关键词和概念精炼Prompt，提高生成的质量和相关性
2025-05-16 14:32:16
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原创 AI大模型硬件如何选？最强硬件选配指南：深度学习GPU监控与调优的10个必备工具
1.GPU与CPU:计算硬件与大模型推理2.计算机硬件基础3.什么是CPU?4.什么是GPU?5.GPU vs CPU 类型解析6.GPU在大模型推理中的应用7.查看设备GPU信息8.GPU硬件选择策略
2025-05-15 14:13:18
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原创 告别无效对话！结构化Prompt设计指南：从ChatGPT到Claude的全模型适配技巧
1.Prompt设计的基本原则2.简洁性与清晰度:如何设计简洁明了的Prompt3.上下文与语境的设计:如何为模型提供充分的上下文信息4.问题明确性:如何避免模糊不清的提示导致错误输出5.使用语言模型的指令:如何给模型传递清晰的指令以生成所需结果6.结构化与非结构化Prompt:适应不同任务的Prompt设计
2025-05-14 14:13:28
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原创 零基础入门循环神经网络RNN：手把手实现文本生成与模型调优（附完整代码）
1.循环神经网络 RNN2.Native RNN模型3.为什么需要循环神经网络4.循环神经网络的结构5.数学语言描述RNN结构的前向传播与反向传播6.传统RNN的问题7.记忆力过强8.处理长序列时存在梯度消失和梯度爆炸问题9.梯度消失带来的问题的直观感受
2025-05-13 13:53:49
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原创 自监督与强化学习核心技术拆解：机器学习四大范式终极指南附代码
1.机器学习 Machine Learning2.机器学习分类3.按学习范式分类4.有监督学习 Supervised Learning5.有监督学习的基本定义6.有监督学习的典型应用7.常见的有监督学习的算法8.无监督学习 Unsupervised Learning9.无监督学习的基本定义10.无监督学习的典型应用11.常见的无监督学习的算法12.自监督学习 Self-supervised Learning13.强化学习 Reinforcement Learning
2025-05-12 14:05:42
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原创 CNN参数效率揭秘：卷积神经网络CNN架构设计中的5大黄金法则与可视化解析
1.卷积神经网络CNN2.卷积神经网络概述3.什么是卷积?4.图像处理中的卷积5.卷积神经网络的结构6.卷积层 Convolutional Layer7.池化层 Pooling Layer8.卷积神经网络中的超参数9.卷积核尺寸 Kernel Size10.滑动窗口步长 Stride11.边缘填充 Padding12.卷积核的个数 Number of Kernels13.感受野 Receptive Field14.什么是感受野?15.感受野为什么重要?
2025-05-10 15:21:38
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原创 Batch Size如何选？学习率怎么调？聚客AI万字长文拆解神经网络超参数优化法则
1.神经网络的训练2.前向传播 Forward Propagation)3.梯度下降 Gradient Descent4.损失函数 Loss Function5.梯度下降 Gradient Descent6.模型更新的频率与超参数7.批大小 Batch Size8.学习率 Learning Rate9.迭代次数 Eopchs10.正则化11.激活函数12.反向传播13.反向传播介绍14.梯度消失问题和梯度爆炸问题15.缓解梯度问题:归-化 Nommalization
2025-05-09 15:25:53
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原创 预训练模型实战手册：用BERT/GPT-2微调实现10倍效率提升，Hugging Face生态下的迁移学习全链路实践
1.预训练模型 PTM2.迁移学习 Transfer Learning3.为什么要有预训练?4.预训练模型用于下游任务的策略5.固定特征提取器6.Fine-Tuning7.为什么在NLP中迟迟没有出现类似CV预训练的范式？
2025-05-08 14:17:23
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原创 从零到99%准确率：3天掌握神经网络开发，MNIST手写识别代码，图解神经元工作原理与PyTorch实战
1.神经网络概述2.语义鸿沟:为什么让机器产生智能这么难?3.把一张图表示为一个784维的向量4.什么是神经元 Neuron5.神经网络的结构6.输入层和输出层7.什么是隐层8.权重矩阵
2025-05-07 15:10:57
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原创 企业级RAG架构设计：从FAISS索引到HyDE优化的全链路拆解，金融/医疗领域RAG落地案例与避坑指南（附架构图）
1.RAG技术概述2.什么是RAG技术?它如何增强大模型的生成能力3.RAG的核心原理与流程
2025-05-06 13:48:12
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原创 AI智能体协议终极指南：深度拆解下一代智能体安全协议设计
1.什么是AI智能体协议？2.AI智能体的“语言”与“礼仪”3.为什么我们应该关心AI智能体协议？4.AI智能体协议的分类与深度解析5.面向上下文的协议：连接智能体与外部世界6.通用协议：MCP（模型上下文协议）7.智能体间协议：智能体的“社交网络”8.如何评估和选择AI智能体协议？
2025-04-30 16:11:57
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原创 向量数据库+KNN算法实战：HNSW算法核心原理与Faiss性能调优终极指南
1.使用向量数据库进行相似性检索2.如何利用向量数据库进行高效的相似性检索:KNN(K最近邻)算法的应用3.结合嵌入表示与向量数据库，实现大规模数据的快速搜索与推荐4.用Chroma进行大规模文本或图像检索
2025-04-29 14:08:28
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原创 多智能体协作新范式！LangGraph+LangChain高效搭建企业级AI系统的5大核心技巧
1.LangGraph 框架深度学习2.LangGraph简介3.LangGraph最佳实践4.状态设计5.节点函数6.边的设计7.错误处理
2025-04-28 16:13:58
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原创 告别OOM！大模型微调显存优化秘籍：QLoRA+DeepSpeed实战全解析
1.SFT 微调训练/LoRA/QLoRA2.微调的概念与优势3.全量微调/增量微调/局部微调4.PEFT 大模型高效微调理论、指令数据集构造方法5.理解 LoRA 低秩分解/LoRA 微调实战/多适配器加载与切换6.微调高级进阶7.透彻分析模型训练时显存占用问题8.半精度模型训练与8bit 模型训练实战及优化技巧9.大模型微调与数值下溢、内存溢出等问题解决
2025-04-27 14:30:13
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原创 聚客AI手把手实战：用LlamaIndex+代码实现亿级数据的智能问答系统
1.Llamalndex概述2.什么是Llamalndex?其在知识管理中的作用3.Llamalndex的架构与功能4.索引阶段5.数据连接器6.文档/节点7.数据索引8.查询阶段9.查询引擎10.聊天引擎11.代理12.检索器13.节点后处理器14.响应合成器
2025-04-25 14:13:42
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原创 「图文互搜+情感分析」聚客AI前沿技术拆解：用Hugging Face玩转多模态AI大模型
1.多模态机器学习与典型任务2.跨模态预训练3.Language-Audio/Vision-Audio /Vision-Language4.定位相关任务5.Affect Computing 情感计算
2025-04-24 16:02:18
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原创 如何用1/10成本实现企业级AI智能体？聚客AI深度揭秘大模型开发「四维架构」
第一章 应用层：四大核心场景深度解析1.1 增强检索类应用1.2 智能体类应用1.3 事务处理类应用1.4 分析决策类应用第二章 应用技术层：五大核心技术突破2.1 智能体工程化2.2 提示词工程进阶2.3 微调技术深度优化2.4 数据向量化工程2.5 数据获取与治理第三章 模型层：前沿模型架构解密3.1 大语言模型（LLM）3.2 语言-视觉大模型3.3 文本理解模型3.4 多模态监测与分割大模型
2025-04-23 16:56:27
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原创 AI大模型多代理系统开发全指南，聚客AI揭秘多Agent系统设计中的困境与突围路径
在人工智能领域，代理是一类借助大语言模型（LLM）来决定应用程序控制流的系统。随着开发的推进，这类系统往往会变得愈发复杂，给管理和扩展带来诸多难题。比如，你可能会遭遇以下状况：工具选择困境：代理可调用的工具繁多，导致在决策下一步使用哪个工具时表现欠佳。上下文管理难题：上下文信息过于繁杂，单个代理难以有效追踪和处理。专业领域需求多样：系统内需要涵盖多个专业领域，像规划师、研究员、数学专家等角色。为化解这些问题，一种有效的策略是把应用程序拆分成多个较小的独立代理，进而组合成多代理系统。这些独立代理的复杂程度差异
2025-04-23 16:39:28
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原创 AI大模型研发设计实战应用指南（附完整代码）
PyTorch 实现一个 CNN 实例以下示例展示如何用 PyTorch 构建一个简单的 CNN 模型，用于 MNIST 数据集的数字分类。主要步骤：数据加载与预处理：使用 torchvision 加载和预处理 MNIST 数据。模型构建：定义卷积层、池化层和全连接层。训练：通过损失函数和优化器进行模型训练。评估：测试集上计算模型的准确率。可视化：展示部分测试样本及其预测结果。
2025-04-22 15:04:05
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原创 万字解析LlamaIndex+DeepSeek-R1构建私有知识库构建的20个避坑指南
1.基于Llamalndex构建企业私有知识库2.深度剖析RAG工作原理与技术架构3.DeepSeek快速部署方案4.使用Conda管理项目环境5.Embedding Model 文本向量处理6.DeepSeek-R1-Distill-Qwen7B模型实战7.知识库模型问答测试与实际效果评估8.基于Llamalndex+Chroma构建本地知识库9.基干Streamlit快速构建Web应用
2025-04-22 14:41:49
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原创 Transformer到MoE：聚客AI大模型核心技术栈完全指南
核心公式：物理意义：通过计算词向量间的相关性权重，动态捕捉远距离依赖。相比CNN/RNN，突破了局部感受野限制。主流方案对比：旋转位置编码（RoPE）示例：数据并行：将批量数据拆分到多个GPU流水线并行：按模型层拆分到不同设备LoRA微调代码实战：微调策略对比：典型优化组合：优化技术矩阵：微服务化部署方案：核心组件：流量控制：令牌桶限流算法健康检查：心跳监测+自动恢复灰度发布：AB测试模型版本文档问答系统搭建：五、前沿技术演进方向1. 混合专家系统（MoE）架构特性：动
2025-04-21 17:14:00
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原创 聚客AI万字解密AI-Agent大模型智能体：从架构设计到工业落地的全栈指南
1.Agent 智能体原理深度剖析2.智能体的定义与作用3.什么是智能体?智能体在大模型中的应用4.智能体的基本架构与功能5.智能体与大模型的结合6.如何结合大模型实现高效的决策与任务执行7.智能体在自动化与机器人中的应用8.智能体系统的挑战与优化 9.智能体系统中的常见问题与优化策略
2025-04-21 17:03:07
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原创 3分钟读懂RAGFlow：从 0 到 1教你搭建RAG知识库
RAGFlow 的基础使用方法，从演示效果来看尚可。然而，在实际应用场景中，各类文件格式与结构各不相同，文件解析成为一大难题。一旦解析不准确，即便使用性能强劲的 Deepseek-R1 大模型（经亲测），也会出现分析错误的情况。因此，在 RAG 过程中，文件解析、Embedding 以及 LLM 是提升准确率的三大关键攻克点。
2025-04-20 15:55:17
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原创 为什么传统数据库正在被向量技术颠覆？解密AI时代的“记忆中枢“技术
1.向量数据库介绍2.向量数据库的基本概念与作用:如何存储和检索嵌入向量3.常见的向量数据库:FAISS、Chroma、Milvus、Pinecone等4.向量数据库与传统数据库的区别与优劣对比
2025-04-20 15:39:49
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原创 大模型应用开发实战：AI Agent与智能体开发技术解析
通过上述技术拆解和实战示例，开发者可快速掌握AI Agent的核心开发能力。建议从简单任务入手，逐步增加工具链复杂度，最终实现商业场景落地。
2025-04-18 16:21:46
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原创 2025大模型推理框架选型全指南：高并发推理架构深度拆解
1.大型语言模型（LLM）推理框架的全面分析与选型指南（2025年版）2.主流LLM推理框架概览3.框架深度解析与对比4.场景化选型建议
2025-04-18 15:58:15
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原创 AI大模型开发实战：RAG工程化与LLMOps全流程解析
RAG（检索增强生成）通过结合外部知识检索与生成模型，显著提升大模型在专业场景的准确性。其核心流程包括知识加载、分块处理、向量化存储、语义检索和生成增强五大模块。以DB-GPT框架为例，知识加工流水线支持Markdown/PDF/HTML等格式解析，通过多粒度分片策略（按段落/页/语义单元）和元数据提取（如知识图谱三元组）构建结构化知识库。分块策略对比：固定窗口分块：简单高效但可能割裂语义语义分块：基于句间相似度动态划分，需配合NLP模型层级分块：构建树状结构支持多粒度检索
2025-04-17 21:15:29
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原创 显存狂降57%！4bit QLoRA微调全解析：从原理到单卡训练LLaMA-7B实战
1.AI大模型的微调进阶2.模型训练的显存占用分析3.半精度训练和8bit模型训练4.半精度训练和8bit微调、优化5.解决微调与内存溢出问题6.4bit量化与QIORA模型微调实战
2025-04-17 21:08:58
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原创 AI大模型智能体开发实战：从原理到企业级应用全解析
智能体（Agent）由感知-决策-执行三大核心模块构成。通过传感器/输入接口感知环境状态，基于强化学习算法或规则引擎进行策略决策，最终通过执行器输出动作。现代Agent架构如ReAct框架，将推理（Reasoning）与行动（Action）深度融合，通过迭代式思考链提升决策质量。
2025-04-16 15:41:42
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原创 Hugging Face生态全景解析：从PyTorch到Stable Diffusion的架构演进
1.AI大模型的开源生态体系2.Huggingface 仓库和命令3.Huggingface 环境搭建和开发流程4.Huggingface 编码开发5.Huggingface 工具集6.Tranformer 数据预处理
2025-04-16 15:32:07
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原创 DeepSeek大模型开发实战：从原理到企业级部署全解析
DeepSeek采用参数稀疏化MoE架构，在单次推理时仅激活部分专家模块（通常选择Top-2专家），相比传统密集架构减少60%计算量。这种设计使得：支持671亿参数规模的满血版模型在CPU上实现10 token/s的推理速度通过动态路由机制实现硬件资源自适应，兼容GPU/CPU混合部署场景模型权重采用Q4_K_M量化格式，在保持95%以上精度的同时降低显存占用
2025-04-15 16:49:52
779
原创 LangFlow+LangChain终极联动：可视化编排×代码深度控制，打造企业级智能体开发范式
1.Langflow 可视化智能体流程2.Langflow 环境搭建和配置3.Langflow 核心概念和应用场景4.Langflow 模型配置5.LangFlow 常用组件 和组件分组6.LangFlow 流程生成备份和保存7.LangFlow 核心对象及方法8.Langflow API接囗9.Langflow 内置智能体10.Langflow 自定义组件11.Langflow 与 LangChain 代码结合应用
2025-04-15 16:04:17
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原创 一文读懂模型上下文协议（MCP）：AI与世界的「万能接口」设计指南
技术价值开发效率提升：传统集成需1周的任务，MCP可缩短至数小时安全可控：企业可自主管理数据权限，避免敏感信息暴露生态共建：开源社区涌现MCP服务器市场（如mcpt、OpenTools），加速工具共享未来趋势多模态扩展：支持AR眼镜、脑机接口等新型设备接入端侧部署：DeepSeek-R1-Zero等轻量模型推动MCP在移动端落地。
2025-04-14 19:06:20
1377
原创 LangChain性能调优全揭秘：异步架构×混合检索×HNSW参数实战解析
1.LangChain 智能体应用开发2.LangChain 开发环境搭建3.LangChain 模型I0和消息处理4.LangChain 多模态数据5.LangChain 提示模板和示例选择6.LangChain 文件加载和分割7.LangChain 嵌入模型和向量存储8.LangChain 检索和索引9.LangChain 工具调用10.LangChain 结构化输出11.LangChain 智能体12.LangSmith监控评估13.LangGraph 应用体编排
2025-04-14 18:51:26
498
原创 90%的人都在寻找的DeepSeek大模型本地化部署全栈指南
本地化部署核心价值数据安全：企业敏感数据无需上云（如银行信贷风险评估场景）成本优化：长期使用成本降低80%（对比云API调用）定制扩展：支持模型微调与业务系统深度集成（如医疗影像诊断辅助）
2025-04-12 15:06:22
880
原创 90%开发者都踩过的RAG大坑：上下文丢失×信息忽略×多轮对话崩溃，调试策略与工具链全公开
1.RAG知识库的评估以及常见的错误调试2.RAG系统的评估指标(1.上下文相关性，2.答案忠实性/基础性，3.答案相关性，4.答案完整性，5.答率正确性/准确性)3.常见的 RAG 系统错误(1.幻觉，2.上下文丢失，3.信息忽略)4.RAG 系统的调试策略(1.检查检索到的文档，2.分析提示词工程，3.使用日志和追踪，4.迭代优化，5.A/B 测试验证选择最优方案)
2025-04-12 14:51:57
903
原创 突破LLM知识天花板！聚客AI万字拆解RAG核心技术
多模态RAG：融合文本/表格/图像检索自适应检索：基于用户反馈动态调整检索策略实时知识更新：流式数据处理管道
2025-04-11 17:28:53
886
原创 90%开发者踩坑的文档处理难题：LlamaIndex避坑指南（含PDF解析×内存优化×检索精度提升方案）
LlamaIndex作为大模型文档处理的事实标准工具，其架构设计遵循三大原则：模块化：解耦数据加载、索引构建、查询引擎可扩展：支持自定义Loader/Indexer/Retriever高性能：异步处理+内存优化（实测比LangChain快3倍）典型应用场景：企业知识库智能问答法律合同条款检索学术论文分析系统
2025-04-11 17:08:01
538
原创 Prompt工程完全制霸手册：聚客AI从角色定义到工业级模板，揭秘大模型操控的「底层逻辑」
Prompt（提示词）是大模型理解任务的“编程语言”，是人与AI交互的核心接口。与传统编程不同，Prompt通过自然语言指令控制模型行为，其本质是语义特征提取器——将用户意图转化为模型可解析的隐空间向量。案例对比模糊指令“写一篇关于气候变化的文章”→ 输出内容宽泛，缺乏深度工程化Prompt“你是一名联合国环境署专家，用Markdown格式撰写报告，需包含：1) 近5年北极冰盖面积变化数据（引用IPCC报告）2) 对发展中国家的影响分析3) 三个可落地的解决方案。
2025-04-10 17:20:15
1102
Transformer面试题总结97道：涵盖核心技术与应用场景解析
2025-04-12
2025年最新AI大模型大厂面试题解析：涵盖Transformer、BERT、GPT等核心技术与应用场景
2025-04-12
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