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近期科技圈传来重磅消息：行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人，传统技术岗位持续萎缩的同时，另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式！据行业招聘数据显示，具备3-5年大模型相关经验的开发者，在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇，薪资差距肉眼可见！业内资深HR预判：不出1年，“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下，“温水煮青蛙”式的等待只
Lambda: 它允许用户在工作流中嵌入自定义的函数逻辑。Lambda 组件底层是由输入输出是否流所形成的 4 种运行函数组成，对应 4 种交互模式，也是流式编程范式:InvokeStreamCollectTransform。一般用于在运行图中，进行输入输出格式化转化，以及插入一下业务的自定义逻辑，例如参数响应的格式化等等。##### 编排（Compose）
在本教程中，我们将简短地介绍检索增强生成RAG (Retrieval-Augmented Generation)的组成部分，并详细介绍如何在CAMEL框架中使用Customized RAG和Auto RAG。
作为面向算法开发者的云原生saas平台，平台在界面上提供了纳管集群的交互入口，平台启动后会去监听pytorch、mpi训练任务的状态变更，并回显到界面（并给开发者发送飞书变更通知）。最近在倒腾“AI大模型基础设施”， 目标是做一个基于云原生的AI算力平台，目前因公司隐私暂不能公开宏观背景和技术方案， 姑且记录实践中遇到的一些技能点。本文记录了使用定时任务感知资源变更，并利用golang信道作为变更
本文就来分享下我的安装部署经验，包括本地和租用云服务器的方式，以及如何通过API调用大模型开发自己的AI应用，希望能解决一些下不去手的问题。
随着大模型在国内这片土壤生根发芽，企业对相关人才的争夺也愈发激烈，在招聘软件上我们不难看到，不少企业甚至开出高年薪以抢夺算法、深度学习等高级技术人才。
今天我们分享一个开源项目，帮助你快速构建基于Langchain 和LLM 的本地知识库问答，在GitHub已经获得27K star，它就是：Langchain-Chatchat
本文详细介绍了一个基于大语言模型(LLM)的智能运维 Agent 系统的设计与实现。该系统采用多 Agent 协同的架构，通过事件驱动的方式实现了自动化运维流程。系统集成了先进的 AI 能力，能够实现故障自动诊断、预测性维护、知识沉淀等核心功能。
我们构造了一个修改大模型自我认知的3轮对话的玩具数据集，使用QLoRA算法，只需要5分钟的训练时间，就可以完成微调，并成功修改了LLM模型的自我认知(以Qwen7b-Chat为例)。
CC共富集到93个通路，富集的top5通路分别为：呼吸链复合体（respiratory chain complex）、线粒体呼吸体（mitochondrial respirasome）、线粒体呼吸链复合体I（mitochondrial respiratory chain complex I）、NADH脱氢酶复合体（NADH dehydrogenase complex）和呼吸链复合体I（respir
本文实战演示用 Go 构建 SQLite MCP Server，对比 Stdio 与 HTTP 模式，详解 SDK 选型及按需加载实现，助你标准化打通 AI 与私有数据的连接。
2026-01-29：统计镜子反射路径数目。用go语言，给定一个大小为 m × n 的二值网格 grid（0 表示空格，1 表示镜子）。机器人从左上角 (0,0) 出发，目标是到达右下角 (m−1,n−1)。机器人每步只能向右或向下移动，但如果准备进入的格子里有镜子，它不会直接进入，而是在进入前被“反射”改换方向并跳到镜子相应一格之外的位置：若机器人想向右进入一个镜子格子，它会被转向向下并移动到该
本文深入剖析 Go 语言 errgroup 包的源码实现，对比原生 sync.WaitGroup 的不足，详解 errgroup 如何实现自动错误收集、goroutine 数量限制和 Context 联动取消。同时深入 context.WithCancelCause 源码，揭示取消原因传递机制，帮助你彻底掌握 Go 并发编程中的协程管理最佳实践。
本文介绍一种可部署于本地的大模型应用：“本地大模型+知识库（RAG，检索增强生成）”，有助于解决上述的问题。
方法一，使用匹配的证书方法：rootCA := `*.pem 文件的内容`roots := x509.NewCertPool()ok := roots.AppendCertsFromPEM([]byte(rootCA))if !ok {panic("failed to parse root certificate")}client= &http.Client{Transport: &
今天就来手把手教大家：怎么从零开始搭一个属于自己的 RAG 系统？其实核心就 3 步，哪怕是 AI 初学者也能看懂，赶紧码住～
回望文章开头提到的那些令人望而却步的部署障碍：做RAG为什么要让简单的事情变得复杂？其实，企业级知识库流行的同时，轻量级RAG也逐渐成为了个人侧的主流趋势。轻量级RAG最大的价值在于各种成本低，能解决的问题很实在。几行代码就能让文档"活"起来，能问能答，而且简单好用，是很多中小企业或者个人用户入门RAG的第一步。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费
为解决这些问题，上下文工程（Context Engineering）作为专门优化模型输入信息质量的技术体系应运而生。
本文深入探讨两大技术在信息实时性、知识精准度及多维度感知方面的突破性价值及其协同演进路径。
本文以「卖场模式问题排查」为例，介绍如何通过 AgentSkill + MCP 将重复性问题排查工作自动化、标准化，让任何人都能快速上手解决问题。
Go-zero 的微服务进阶之路：始于 goctl 的契约驱动与提效，立于 zrpc 与 etcd 的架构互联，成于 熔断限流等全链路服务治理的坚实保障。
减少认知负荷：不用记琐碎规范提升一致性：所有人（包括 AI）遵守同一套规则加速反馈闭环：写 → 测 → 修，全自动释放创造力：工程师专注架构与业务，而非 CRUDAI 不会取代你，但会用 AI 的团队，会取代不用 AI 的团队。
学完了基础的golang语法，就开始看工作中的项目了。看到一个比较经典常见的代码块，来理解defer感觉正好用。让AI去除业务逻辑写了一个demo，在此记录一下。
🎯 从"只会说"到"能行动"——Tool Use / Function Calling 让 Agent 真正能做事
本期我们精心为各位读者伙伴呈现一篇详实的搭建技术教程，全面介绍了如何利用函数调用技术构建 Autonomous AI Agents 。
本文讨论了可以从这些专用模型中受益的各类领域，并指出了未来面临的挑战。通过这一综述，我们希望为来自不同领域的研究人员和实践者开发定制化基础模型提供有价值的指导和参考。
Go和Rust都摒弃了传统的类继承机制，采用"组合优于继承"的设计理念。继承在大型项目中会导致紧耦合、脆弱基类、多重继承混乱等问题，而组合+接口/trait提供了更灵活、低耦合的替代方案。Go通过结构体嵌入和接口实现行为复用，Rust则使用trait和泛型。两种语言的设计者都认为继承会增加长期维护成本，而组合方式更符合现代软件开发的需求，能提供更好的可测试性、可预测性和安全性。
摘要：基于CloudWeGo Eino框架的ReAct Agent天气查询系统 本文介绍了一个基于CloudWeGo Eino框架实现的ReAct模式AI Agent，用于智能天气查询服务。该系统通过Reason+Act交替执行的方式，解决了传统LLM直接应答在复杂业务场景中的局限性。Agent具备自动判断是否需要工具、多步推理完成任务的能力，能够处理不完整信息、依赖外部系统和多步决策等场景。文章
2026 年的 AI 新局，是技术、产业、约束与组织的多重共振，而 Golang 开发者正处于这一变革的核心位置：Go 的高性能、高并发、低资源消耗特性，完美匹配了 AI 智能体普及、数字孪生落地、绿色 AI 发展的核心需求。对于 Golang 开发者而言，拥抱 AI 不是 "可选技能"，而是 "生存必需"—— 从现在开始，学习 AI 应用的工程化落地，掌握大模型与 Go 的结合实践，将成为开发者
f0f1: 动态规划状态变量，表示到当前机器人为止，采用不同射击策略能摧毁的最大墙数。leftcurright0right1: 双指针，用于快速定位墙数组中满足特定条件的区间。初始化这些指针都为0，表示从墙数组的起始位置开始扫描。
本文同步更新于公众号:AI开发的后端厨师，CSDN&&知乎：巴塞罗那的风如果你也遇到过这个问题，那么就说明遇到了很常见的协程泄露了。今天，我们不谈解决方案，只挖问题根源——为什么你的goroutine像吸血鬼一样永生不死？
传统编程时代：体力导向的"搬砖模式"。这是典型的体力活：手写大量CRUD代码，熬夜debug错误，不断学习新框架，在996中消耗青春。
2026最新大厂AI大模型岗位面试题及答案解析
LangChain-ChatChat（前身为 LangChain-ChatGLM）是聚焦中文场景的开源本地化智能问答系统，以 “RAG 检索增强 + Agent 工具协同” 为核心，专注解决企业在私有数据处理、国产大模型落地、离线智能应用构建中的核心痛点，打造安全可控的 “本地 ChatGPT 替代品”。
文心大模型 5.0 正式版的上线，不是又一个大模型的发布，而是 AI 工业化落地的里程碑。它用原生全模态统一建模解决了 “能力问题”，用超稀疏混合专家架构解决了 “效率问题”，用全链路工业化适配解决了 “落地问题”，真正让大模型从实验室走进了生产线。对于 Golang 开发者来说，这是一个全新的机遇：我们可以用 Go 语言的高性能特性，快速集成文心 5.0 的全模态能力，搭建出高效、稳定的 AI
Go语言中的RWMutex读写锁通过分离读/写操作提高并发性能，适用于读多写少场景。其核心机制包括：1)互斥锁控制写操作独占；2)readerCount记录读操作数量，负值表示有写操作；3)readerWait确保写操作不被饿死。实现上，写锁会阻塞后续读写，读锁仅阻塞写操作而不互斥，并通过信号量协调读写操作。该设计有效平衡了并发性能与数据一致性。
不上传一句话、不依赖云端，一个 Golang + SQLite + Ollama 的本地 AI 应用实践
本文将深入剖析四种核心部署模式，通过真实案例、技术工具链和实施细节，为技术决策者提供可落地的部署指南。
随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的领域开始探索如何将AI与传统行业深度融合。中医作为中国传统文化的重要组成部分，其传承与发展一直面临诸多挑战。
目前最好的关于基于大模型的 AI 工程的书籍，涵盖适合核心原理、开发流程与策略、数据集处理、提示工程、RAG、微调、智能体等内容，内容覆盖全面，从入门到进阶，很适合 AI 工程的开发者阅读，强烈推荐！
本文探讨了AI Agent开发中"黑盒"与"白盒"的选择问题。作者通过实践提出，不应在LangChain与工业化Agent之间二选一，而应采用分层架构：上层使用LangChain等框架实现战略与编排，下层封装工业化Agent如Claude Code作为执行工具。这种架构既利用了成熟Agent的高效执行能力，又保持了对系统核心战略的完全控制，使Agent具备可演进、可沉淀的系统能力，而非一次性工具。
在当今的数字化时代，工作流自动化和人工智能集成已成为提高生产效率和优化业务流程的关键手段。Flowise，作为一个基于拖拽界面创建自定义大型语言模型（LLM）流程的工具，为简化复杂的工作流自动化过程提供了极大的便利。它无需或仅需少量编码，通过直观的图形界面，用户可以轻松地构建聊天机器人、实现工作流中的AI集成等多种功能。然而，对于许多用户来说，Flowise可能部署在内部网络中，无法直接从外部网络
摘要： 本文针对Go协程开发中的两大痛点——主协程提前退出导致子协程终止、多协程执行顺序不可控，提供实战解决方案。对于主协程等待问题，对比了time.Sleep（不推荐）、chan struct{}信号通知及sync.WaitGroup三种方案；针对顺序执行问题，通过原子操作+自旋或通道链实现精准控制，并强调参数传递的避坑要点。文章深入剖析并发安全与调度逻辑，帮助开发者掌握协程同步的核心技术。（1
将日志发送到elasticsearch是很多日志监控系统的选择，将logrus日志发送到elasticsearch的原理是在hook的每次fire调用时，使用golang的es客户端将日志信息写到elasticsearch。的调用者开始，到记录日志的生成代码之间，大概有8到11层左右，所有我们在hook中循环第8到11层调用栈应该可以找到日志记录的生产代码。函数可以返回当前goroutine调用栈
大龄IT求职者在面试中面临独特的挑战，但通过精准的策略和优势展示，依然能获得理想职位。以下是关键注意事项及应对建议：突出经验优势，量化成果避免堆砌经历，精选与岗位强相关的项目，用数据说明成果（如“主导XX系统重构，性能提升40%”）。强调跨领域整合能力（如协调开发、测试、运维团队完成复杂项目）。示例：若应聘AI岗位，可突出过往项目中如何通过技术优化解决业务瓶颈，并关联AI技术的应用潜力。更新技术栈
摘要： 本文通过一道经典Go面试题（循环启动goroutine无输出）深入解析goroutine与主goroutine的核心差异。关键点包括：1）go语句的异步特性导致主goroutine提前退出；2）闭包引用循环变量的常见陷阱及解决方案（值传递或sync.WaitGroup）；3）GPM调度模型如何高效管理轻量级goroutine。文章还对比了主goroutine与普通goroutine的生命周
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