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本文系统梳理智能体(Agent)技术体系,从基础概念到架构实现。首先解析PEAS模型、智能体循环等核心原理,对比智能体与传统工作流的本质区别;重点介绍ReAct、Plan-and-Solve、Reflection等主流架构的设计思路与实现方法;深入探讨模型参数调优策略,包括温度、Top-k/p等参数的协同机制;最后对比分析AutoGen等主流框架的特点与适用场景,为开发者提供构建高性能智能体系统的
深夜十一点,山东济南一家包装箱厂的办公室里,灯光还亮着。作为这家百人规模B2B企业的第二代掌舵人,我盯着电脑屏幕上空空如也的AI对话框,第无数次感到困惑。在DeepSeek、文心一言、Kimi这些大模型里,无论我怎么变换关键词搜索,都。“我们是做高品质包装箱的,在业内口碑很好,老客户复购率很高。”我向团队解释,“但新客户从哪里来?现在客户都开始用AI找供应商了,我们在AI眼里,根本不存在。这不是我
AI的核心特征是泛化能力,即基于已有知识生成新内容的能力。AI具有"临近泛化"优势,能在已知领域高效创作,但缺乏人类"远程泛化"的创新能力。目前AI对职业替代率约11.7%,未来将向更强泛化架构和专业化方向发展。掌握大模型技术将成为把握AI时代就业机会的关键,相关学习资源包括成长路线、专业书籍、视频教程和实战项目等。
文章精选15道AI大模型Agent成本与优化高频面试题,涵盖成本分析、API调用优化、Token消耗优化、缓存策略、批量处理、模型选择、工具调用成本、成本监控与预测、成本分摊、ROI分析、成本控制及免费方案等核心知识点。内容从基础到高级,适合准备大模型应用岗位面试的开发者学习收藏。
本文系统梳理了RAG技术的28个高频面试问题,全面覆盖基础认知、常见问题、高级机制、RAG-Fusion、优化策略及未来展望六大模块。内容从RAG原理、与SFT的区别等基础知识,到内容缺失、格式错误等实际问题的解决方案,再到多通道检索、缓存优化等进阶技巧,最后探讨了多模态融合、Agent自主检索等前沿方向。文章不仅剖析了RAG的核心技术要点,还针对性地提供了优化思路和工程实践建议,为AI从业者构建
摘要:我国AI内容生成技术发展迅猛,2023年市场规模突破5000亿元,年均增长45.7%。该技术已形成完整生态体系,内容生成效率提升5倍,成本降低60%。在文化传承、教育等领域广泛应用,文物数字化效率提升5倍,学生文化素养提升25%。我国主导制定多项国际标准,技术出口额达500亿元。未来将重点突破高质量内容生成、多模态融合等技术,预计2025年产业规模突破1万亿元。AI内容生成技术体现了科技自立
RAG知识库构建应注重检索效率优化而非机械拆分,需根据业务需求灵活处理文档:结构化数据提取元数据,非结构化数据按段落标题分段并保留增强生成内容。文档预处理需清洗过滤无效信息,避免脏数据影响质量。知识库建设没有固定标准,核心在于提升系统表现,处理方式需结合实际业务动态调整。掌握大模型技术是把握AI时代就业机会的关键,建议通过系统学习路线、专业书籍、实战项目等方式提升相关技能。
本文分享了作者3个月AI Agent开发实战经验,从RAG框架转向自研系统的完整历程。文章详细记录了FastAPI+OpenSearch+大模型的架构搭建过程,包括环境配置、模型选择、查询优化等关键技术挑战。作者对比了开源方案与自研系统的优劣,总结出适合业务的开发方法论,并发现其与推荐系统相似的召回-排序架构模式。文章还分享了OpenSearch配置、提示词调试、意图识别等具体问题的解决经验,为A
我曾主导过10个提示工程(Prompt Engineering)项目——从旅游攻略AI到电商客服机器人,从教育辅导系统到企业任务管理工具。这些项目里,80%的失败都源于同一个问题:AI误解了用户意图。比如用户说“帮我找个便宜的酒店”,AI推荐了100元的青旅,但用户其实想要“300元内的连锁酒店”;用户说“这个衣服太大了”,AI回复“换小一码”,但用户实际是嫌“版型宽松显胖”。这篇文章会用真实项目
智能体系统路由模块负责请求分发与调度,对比分析了四种实现模式:基于规则(响应快但泛化差)、小模型(平衡准确性与速度)、大模型(无需预训练但响应慢)和嵌入(语义理解强)。建议先用大模型验证流程,再根据需求优化模式选择,实际应用中可组合使用多种模式。路由模块需持续迭代,在效果、时延和成本间寻求最佳平衡。
当别人还在为AI焦虑时,我已经用AI做出了自己的产品
摘要:Python自动化办公2.0通过结合Python编程与AI技术,有效解决企业数字化转型中的效率与管理挑战。其核心特点包括自动化流程处理、AI集成、易用性扩展、数据驱动决策及安全保障,已在报表生成、文档分类等场景中验证效果,显著提升工作效率与准确性。未来将向智能化、低代码化方向发展,助力企业优化运营并提升员工竞争力。(149字)
摘要:Q-learning是一种无模型强化学习算法,无需预先知道环境转移概率,仅通过与环境交互的(s,a,r,s')数据更新Q值。其核心优势在于直接学习状态-动作对的预期累积奖励,取代了对环境建模的需求。与有模型算法(如动态规划)不同,Q-learning仅需当前状态、可选动作、即时奖励和实际转移状态,通过试错学习适应未知环境。文中提供了强化学习框架代码,包含环境可视化、多智能体性能比较等功能,支
本文介绍如何利用LlamaIndex的Adapter适配器技术高效微调嵌入模型,大幅降低资源需求。通过冻结基础模型(如BGE、OpenAI)仅训练轻量级适配器层,可将显存需求降低90%,训练时间缩短10倍以上。文章提供完整实操流程,包括使用LLM自动生成训练数据、配置Adapter微调引擎(EmbeddingAdapterFinetuneEngine)以及效果评估方法,帮助开发者在普通电脑上实现专
本文对比了大模型应用开发的两大工具:LangChain(高代码框架)和Dify(低代码平台)。LangChain提供灵活定制能力,适合算法/后端开发者进行复杂定制;Dify通过可视化界面实现快速开发,适合产品/运营人员快速落地。文章从定位、能力、场景、生态等维度分析差异,建议根据团队能力、项目复杂度等因素选择工具,并指出二者可结合使用优势互补。
摘要: MathWhiz-Junior的核心数学游戏模块实现了可配置的答题挑战系统。系统包含三个主要部分:1)游戏配置界面,允许用户选择难度(1-3年级)和运算类型(加减乘除);2)题目生成逻辑,根据难度动态生成合适的数学题,确保减法结果为正数、除法可整除;3)游戏主逻辑,管理游戏状态、计时、答题和音效反馈。系统采用React+TypeScript开发,界面设计简洁直观,题目难度随年级递增,运算类
RAG技术未消亡,而是进入架构快速演进阶段,从基础Vanilla RAG发展到Self-RAG、Graph RAG等七种核心架构,每种针对特定场景优化。企业应避免打造"包打一切"的普适平台,而是根据数据特性、查询模式和性能要求选择最适架构,实现知识与大模型的有效连接。
2025年11月,openFuyao社区持续稳健发展,在技术、生态等方面均取得一些进展,展现出良好的技术创新力与蓬勃的社区活力。技术演进方面,v25.12版本已完成社区特性导入,并进入主体开发阶段。多项关键特性取得实质性进展:社区发行版支持超大规模集群;社区支持大版本升级;K8s组件实现自定义签发策略和K8s组件独立kubeconfig;高性能AI推理服务化框架子系统构建和集成。本月新增提案:自
在AI和大数据应用爆发的今天,开发者常面临一个尴尬的困境:明明部署了高性能硬件,却跑不出预期的效率。模型推理延迟居高不下,大数据任务总在"等待资源",GPU利用率长期徘徊在30%以下——这些问题的根源往往不是硬件不够强,而是软件组件与底层算力的"适配断层"。openFuyao应用货架的核心价值,就是通过算力亲和的组件和优化的调度能力,打通软件与硬件的协同壁垒。本文将通过实际案例,对比传统开发模式与
对于上述问题,HPCC 的核心思想是利用 INT(In-Network Telemetry,在网遥测)技术来提供精确的链路负载信息,并以此来计算出准确的 Sender 速率更新数值,并且实践发现 HPCC 在大多数情况下仅需要 Sender 更新一次速率,而无需迭代更新。TIMELY 算法的核心思想是通过测量报文的 RTT(端到端往返时间)来动态调整 Sender 的发送速率,基于 RTT 的变化
本文分享了一位5年B端金融产品经理成功转行AI产品经理的完整经验。作者详细介绍了转行前的技术储备(AI技术理解和AIGC项目经历)、简历撰写技巧、面试流程与常见问题,以及求职过程中的学习方法。文章还提供了AI大模型学习路线、面试题库等实用资源,为想转行AI产品经理的人提供了从准备到面试的全流程指导,帮助读者快速入门并成功转型。
note-gen是一款专注于记录和写作的跨端AI笔记应用,基于Tauri框架开发。该项目由开发者codexu创建,在GitHub上已获得9.5k星标,深受开发者社区欢迎。项目的核心理念是将记录、写作和AI三者结合,形成相辅相成的工作流。与传统笔记应用不同,note-gen专门针对碎片化知识管理场景设计,解决了信息收集与整理脱节的核心痛点。note-gen采用MIT开源协议,完全免费且无任何广告,目
文章详细分析了大模型领域的四大方向(数据、平台、应用、部署),指出新手常误以为直接选择算法工程师最佳,但实际上数据工程师是更易入行的选择。文章强调数据在大模型中的重要性,平台工程师负责基础设施建设,部署工程师需要丰富经验。建议新人不要只关注模型调优,应专注垂直领域,重视数据工作,积累实际经验。
AI智能体上下文工程技术解析 摘要:本文系统阐述了AI智能体上下文工程的技术演进与应用价值。针对大语言模型"只说不做"、缺乏环境感知和长期记忆等局限,上下文工程通过整合系统指令、工具描述、外部数据和对话历史等多维信息,构建动态认知框架,使AI具备完成复杂多步骤任务的能力。文章详细剖析了该技术的起源背景、核心组件(知识库构建、动态检索、上下文组装等)及关键突破(长序列处理、记忆架
本文首发于公众号「刘望舒」ReactNative入门系列React Native组件Flutter基础系列前言Flutter的布局在此前的文章多多少少用过,但是没有具体讲过,Flutter的布局实际上也由Widget来控制的,在Flutter官网上并没有对布局Widget进行分类,这里将布局Widget根据子元素排列方式分为以下几种:线性布局Widget流式布局Widget...
基于跨平台打字输出问答助手。跨平台ai流式实例,基于Flutter3.27+Dart3+Getx+Dio集成DeepSeek-V3对话模型,从0-1纯撸仿DeepSeek智能ai聊天系统。实现流式输出打字效果、代码高亮、本地存储会话等功能。flutter3-winseek客户端AI实例|Flutter3.32+DeepSeek流式ai对话模板ExeUniapp-DeepSeek跨三端AI助手|un
Python实战社群Java实战社群长按识别下方二维码,按需求添加扫码关注添加客服进Python社群▲扫码关注添加客服进Java社群▲作者 | 李俊辰、王强来源丨前端之巅(ID:fron...
Plan-and-Execute是一种先全局规划后逐步执行的架构模式,包含规划器、执行器和重规划器三大组件。它解决了传统ReAct模式在复杂任务中易迷失方向、效率低下的问题,支持并行执行和动态调整。规划器将任务分解为有序子任务,执行器按计划执行,重规划器在遇到问题时调整策略。该架构特别适合多步骤复杂任务,已在数据分析、软件发布等场景有效应用。相比ReAct模式,Plan-and-Execute具有
无论你选择手动修改,还是使用笔灵等工具,有一个绝对红线千万别踩:降完AIGC率后,严禁再用AI去“润色”!我在实验的最后,把已经降到0%的文章又丢给AI,让它“优化一下文采”。结果:AIGC率瞬间飙回99%。润色只是将句子美化,但会让文风回归到算法模型,导致前功尽弃。1、手动党: 核心逻辑必须自己写,把AI内容打散嵌进去。2、效率党: 优先考虑笔灵AI进行结构化降重,英文用QuillBot。3、流
导语|Flutter 框架是当下非常热门的跨端解决方案,能够帮助开发者通过一套代码库高效构建多平台精美应用,支持移动、Web、桌面等多端开发。但仍然有很多产品、设计、甚至开发同学并不...
kotlin 第一个程序Given two matrices, we have to subtract them.给定两个矩阵,我们必须将它们相减。Example:例:Input:matrix 1:[2, 3, 5][0, 5, 4][2, 1, 2]matrix 2:[6, 34, 2]...
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