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以上只是通用的运行库dll处理方式，如果你遇到缺失文件是第三方的软件文件，那么就需要下载到属于这个程序所匹配的版本的文件，然后将这个文件复制到这个程序的安装目录下才能解决问题。如果我们遇到关于文件在系统使用过程中提示缺少找不到的情况，如果文件是属于运行库文件的可以单独下载文件解决，但还是建议安装完整的运行库，可以尝试采用手动下载替换的方法解决问题！文件下载完成后，下方列表会有很多个不同版本的文件，
概念角色比喻关键方法蓝图/配方一个蛋糕食谱，上面写着“加入 {水果} 和 {糖量}”具体指令按照食谱做成的具体指令：“加入草莓和100克糖Chain自动化流水线一个机器人，你告诉它“水果=草莓，糖量=100g”，它就能自动执行食谱的每一步，最后把蛋糕（输出）给你。.run(...)通过使用，你实现了提示词的标准化和管理；通过生成，你将抽象模板转化为具体指令；最后通过Chains，你将整个与模型交互
删除laserMapping.cpp中原有main函数，新增定义类。
MCP工具背后的百炼大模型会像一位“数据助手”，智能地解析你的意图，自动生成并执行正确的SQL查询，再从PolarDB中取出数据，并调用绘图能力生成直观的可视化图表。例如，当AI生成一个显示“某产品销量骤降”的图表时，它可以自动附上一段文字洞察：“检测到异常下降趋势，建议结合【促销活动表】和【客服工单表】进行归因分析”。：数据分析师或业务人员必须将自己的业务问题（“看看上周哪个产品的销量增长最快”
在`main`函数中，我们创建了`AutoReplySystem`的实例，接收用户输入并在输入为“exit”时退出程序。- **`receiveMessage`方法**：接收用户输入的消息并调用`generateReply`生成回复。- **属性**：一个`std::map`类型的变量`replies`，用于存储关键词与回应的对应关系。- **构造函数**：初始化回复内容。- **`std::ma
PolarDB+百炼+MCP方案通过AI大模型实现自然语言交互式数据分析，将传统SQL查询转化为"用日常语言提问-自动生成结果"的智能模式。其核心价值在于：1）打破技术壁垒，业务人员可直接用自然语言获取可视化分析结果；2）构建"数据-分析-洞察"的实时闭环，大幅提升决策效率；3）降低企业数字化门槛，赋能非技术人员自主分析。未来可增强AI的洞察生成、数据上下文
LangChain是一个用于开发大型语言模型(LLM)应用的框架，其核心价值在于连接LLM与外部数据源和工具。它采用组件化设计，包含模型I/O、数据检索、记忆、代理和链式调用等模块，支持构建复杂的交互式应用。Java版本LangChain4j提供了与Python相似的功能，包括基本模型调用、提示模板、结构化输出解析和检索增强生成(RAG)等能力。通过模块化组合，开发者可以轻松实现基于私有知识库的智
你是否也曾为AI助手的“答非所问”而苦恼？当你的RAG（检索增强生成）系统面对一个稍微复杂的问题，比如“对比一下我们公司Q1和Q2的销售数据，并分析主要增长点”，它就瞬间变得像一个只会按关键词搜索的实习生，给你罗列一堆文档，却无法真正“思考”和“行动”。这正是传统RAG的瓶颈所在。
2023年被称为"LLM元年"，而2024年正在成为"Agentic AI元年"。OpenAI的GPT-4o、Anthropic的Claude 3、Google的Gemini Advanced等模型已具备初步的工具使用能力；AutoGPT、Meta的AI助手、Microsoft Copilot+等项目展示了AI自主完成复杂任务的潜力；学术领域，"LLM agents"相关论文数量在2023-202
在网络爬虫的世界里，IP封禁就像是一道"封印术"，让我们的爬虫程序寸步难行。而动态IP轮换技术，就像是破解这道封印的"金钥匙"。今天我们就来深入探讨如何通过智能的IP轮换策略，让爬虫在反爬的重重包围中优雅地穿行！想象一下，网站的反爬系统就像是一个经验丰富的"门卫大叔"，他会通过各种蛛丝马迹来识别"可疑人员"：是是是是是否否否否否用户请求反爬检测系统IP频率检测User-Agent检测行为模式分析J
AI应用架构师的技术储备，如何支撑企业数字化展示平台的发展？技术储备是“工具”，业务理解是“方向”，用户体验是“目标”——架构师需要用“基础技术栈”搭建系统的框架，用“AI核心技术”赋予系统智能，用“云原生与工程化”保障系统的稳定，用“数据治理”提供系统的燃料，用“交互设计”提升用户的体验，用“安全合规”守住企业的底线，最终用“业务理解”将技术转化为企业的价值。对于AI应用架构师来说，“技术广度”
从场景覆盖度来看，AI 浏览器已突破 “网页浏览” 的传统边界，成为连接个人生活、工作、消费的 “超级入口”，这是其他 AI 应用难以比拟的落地优势。在个人生活场景，AI 浏览器可基于用户行为数据主动提供服务 —— 当用户浏览马拉松赛事信息时，浏览器能自动生成 “训练计划 + 装备推荐 + 能量补给方案”，并关联预订链接；在工作场景，Opera Neon 浏览器已实现 “网页内容提取 - 代码生成
问题陈述：当前AI系统在与人交互时，常因缺乏情感理解能力导致“答非所问”或“冷血回应”——用户表达焦虑时系统机械回复、用户倾诉情绪时系统仅关注任务目标。这种“情感缺失”已成为制约AI交互体验的核心瓶颈。核心方案：阿里提示工程架构师团队耗时两年打造的“情感智能提示系统”，通过“情感感知-推理-响应”三阶架构，将情感理解深度融入提示工程，实现从“任务智能”到“情感智能”的跨越。主要成果。
以“机床上下文”为例，聚合根是Machine属性machine_id（机床编号）、model（型号）、status（状态：运行/停机/故障）、（温度）；行为（更新状态）、（记录故障）、（生成维护计划）。
本文介绍了AI编程助手Cursor的使用经验和技巧。Cursor是一款基于GPT模型的智能代码编辑器，支持代码生成、解释、优化和重构等功能。文章详细讲解了Cursor的安装配置、基础使用方法，并提供了项目初始化、代码调试和学习新技术的实战技巧。此外，还分享了与AI对话的技巧、代码审查方法以及分阶段的学习路径建议。作者指出，合理使用AI编程助手能显著提高编程效率、加速学习过程并提升代码质量，但强调A
微软Copilot是一款强大的AI编程助手，基于OpenAI技术，能显著提升开发效率。
第一步：凭感觉写提示（比如"写篇发言稿"）→ 结果不满意；第二步：加细节（比如"要亲切，讲孩子进步"）→ 结果还是不对；第三步：查"Prompt技巧"（比如"用Role+Goal+Context结构"）→ 终于写对，但已经花了10分钟。普通用户不懂"AI的语言"——AI需要"精确的指令"，而用户习惯用"模糊的人类语言"表达需求。就像你去餐厅跟服务员说"要个辣的菜"，服务员可能给你水煮鱼（超辣）或酸
通过结构化的指令、上下文和约束，将用户的自然语言意图转化为AI模型能理解的“任务描述”，同时调度AI的能力边界，确保输出符合业务要求。向上承接用户需求：将模糊的“我想订机票”转化为精准的“请帮我查询9月10日从北京到上海的经济舱机票，预算不超过800元”；向下约束AI输出：将AI的“自由发挥”限制在“必须包含出发地、目的地、日期、价格范围”的框架内。作为架构师，我们需要将提示工程从“技巧”升级为“
《提示词工程全景知识库：从基础原理到2025年前沿实践》 本文系统阐述了提示词工程的理论体系与技术实践。提示词工程作为连接人类意图与AI理解的关键桥梁，通过结构化指令优化可显著提升大模型输出质量，其性能提升贡献率高达49%，与模型升级共同构成AI发展的核心驱动力。 文章构建了五大知识体系：1）基础原理，解析提示词构成要素与设计原则；2）方法论，包括RTF框架等结构化设计策略；3）主流模型适配方案，
本文探讨了GraphRAG（检索增强生成）技术的实现方法，指出开发者在构建GraphRAG系统时往往过度依赖复杂的图数据库、查询语言和分析工具。作者强调，生成式AI的用例与传统图分析场景根本不同，大多数GraphRAG应用只需要进行局部邻域探索，而不需要复杂的全图分析。文章建议采用以向量存储为核心、按需添加图功能的简化架构，避免不必要的技术复杂性。
Agentic AI（智能体AI）是一种具有自主目标导向能力目标驱动：能理解用户的高层目标（如「帮我处理客户的商品损坏投诉」），而非仅执行具体指令；自主规划：能将大目标拆解为可执行的子任务（如「分析图片→提取投诉核心→查询退换货政策→生成回复」）；环境交互：能调用外部工具（知识库、API、其他AI模型）获取信息；反思优化：能根据执行结果调整策略（如「用户反馈没提到退换货政策，下次需强制加入」）。用
本文深入解析AI大模型开发的核心技术——上下文工程，通过“写策略”（持久化记忆）、“选策略”（精准检索）、“压策略”（信息压缩）和“隔策略”（任务分解）四大策略，系统阐述如何解决AI“失忆”、冗余输出等痛点。文章结合LangChain、RAG等前沿框架，提供实用技术路径，助开发者从提示词思维跃迁至上下文管理，构建真正智能、高效、经济的AI应用。掌握这些策略，你将能有效提升Agent性能，成为AI开
组件类型示例内容输入参数输出格式通用-语气控制“使用亲切的语气，称呼用户为‘亲爱的[用户名]’”用户名字符串通用-伦理约束“如果用户的问题涉及违法内容（如诈骗、毒品），请回复‘抱歉，无法回答这个问题’”用户问题布尔值（是否触发）场景-订单查询“请用户提供订单号（格式：XXX-XXXXXXX），并说明查询目的（如物流、退款）”无字符串场景-退货流程“退货需要3步：1. 申请退货；2. 邮寄商品；3.
从Neo4j获取结构化情境else:# 从ChromaDB获取相似情境else:# 合并结构化与相似情境# 初始化LLM# 定义工具：查询订单状态# 模拟调用订单系统APIreturn {"status": "已发货",# 注册工具tools = [Tool(description="查询订单的当前状态、物流单号和预计送达时间，需要订单ID作为参数"Agentic AI的情境感知增强技术，不是“p
Agent 里面有个很关键的模块叫做**任务规划(Plan)**,Agent产品用多了的都会看到这样类似manus的任务进度模块的一个界面。其实这个模块类似于这个任务的项目经理，对整个任务进行规划和管理。
透明性不是“越多越好”，而是适配用户的信息需求——老年人需要“简化的来源”，技术用户需要“精确的来源”，这样才能避免信息过载或信息不足。可控性的本质是让用户感受到“我是交互的主人”——哪怕只是一个“保持简洁”的选项，也能让用户觉得AI“听我的”。适配性不是“为每个用户写不同的提示”，而是用模板引擎将“用户特征”与“提示风格”解耦——通过预定义不同的模板，覆盖80%的用户差异，再用用户反馈优化剩下的
证券行业核心数据安全防护方案 针对证券行业高价值敏感信息保护需求，Curtaine-locker防泄密软件提供全方位解决方案。该方案具有三大核心功能：1）精细化权限管理，支持按部门/岗位/项目设置差异化权限；2）严格操作限制，拦截未授权操作并设置文件共享审批流程；3）完整审计追踪，记录所有操作日志满足合规要求。通过构建全流程安全屏障，实现信息可控、操作可追溯，有效防范内部泄密风险，提升客户信任度和
你有没有过这样的经历？让AI分析一张照片，它却答非所问——比如把“海边夕阳下的情侣”描述成“天空中有橙色的云”，完全没抓住“浪漫”的核心；或者分析医疗影像时，忽略了“病人有吸烟史”的关键背景，漏看了早期肺癌的结节。问题不在AI不够聪明，而在我们没给它“读懂故事”的钥匙。这篇文章将带你走进“提示工程架构师”的秘密武器——上下文工程（Context Engineering），揭秘如何用“背景信息”强化
当AI智能体跳出单一区域的"舒适区"，架构师们突然发现：通用化设计的AI模型，在面对北欧的高隐私保护要求、非洲的低资源环境、中东的宗教文化禁忌时，往往显得笨拙而危险。医疗AI的终极目标是"普惠全球健康"，而本地化设计是实现这一目标的必经之路。未来，随着自适应AI、联邦学习等技术的发展，医疗AI智能体将实现"一次开发，全球适配"的愿景，但在此之前，架构师的智慧与同理心，仍是破解"本地化困境"的关键。
当我们谈论AI的"好用"或"不好用"时，本质上是在讨论提示词与系统设计的有效性——就像给厨师递菜谱，如果菜谱写得模糊（“放点盐”），厨师可能做出咸淡不一的菜；如果菜谱写得精准（“放5克盐，翻炒2分钟”），才能稳定输出美食。提示工程架构师是这个工程的"总设计师"，负责将业务需求转化为AI可理解的"精准菜谱"；而提示系统日志分析平台则是"体检仪"，通过记录AI的每一次"烹饪过程"（提示执行、用户交互、
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