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本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署GLM-OCR镜像，并构建一个OCR结果全文检索系统。通过将GLM-OCR提取的图片文字与Elasticsearch搜索引擎集成，可实现对企业扫描文档、历史档案等海量图片内容的快速、精准检索，有效提升文档管理效率。
从 0 到 1 打造一个"会自己查数据"的电商 AI 助手：抖音热点采集 + 评论分析 + 对话式问答全链路实战
本文系统介绍了RAG（检索增强生成）系统的评估体系，强调量化评估对定位系统短板的重要性。文章指出，RAG系统最危险的失败模式是"看似正确实则错误"的输出，并提出了完整的评估框架： 评估必须拆分为检索质量和生成质量两个维度。检索质量指标包括上下文精确率、召回率、MRR等；生成质量指标包括忠实度、答案相关性和正确性。 介绍了RAGAS评估框架及其四大核心指标的计算方法，包括不需要g
2024年初，大部分人对 AI Agent 的想象还停留在"让 GPT-4 调用几个 API"。到了2026年，生产环境里跑的单 Agent 系统可能涉及 20 多个工具调用、数百轮推理循环，而 Multi-Agent 系统则像一个小型技术团队——有架构师、有程序员、有测试员，彼此用协议通信、用投票做决策。
本文演示了如何将CSV数据导入Elasticsearch。首先准备了一个包含姓名、年龄、地址等字段的CSV文件，然后按照之前文章介绍的方法为VSCode安装必要的Agent skills。通过设置环境变量配置Elasticsearch连接参数后，使用ingest.js技能将CSV数据写入Elasticsearch，并特别指定location字段为geo_point类型。最后在Kibana中验证了1
Claude Science 的创新性不仅在于其科学问答能力，更在于将科研工作流产品化，整合数据、代码、图表与论文生成的全链路。其核心挑战在于底层数据治理——分散的科学数据源（如 bioRxiv、OpenAlex）需转化为统一、可追溯的“证据层”（Evidence Pack），供 AI Agent 直接调用。Sciverse 的价值在于提供结构化接口（如元数据检索、原文定位、图表资源），避免下游工
本文介绍了如何将IMDB电影数据导入Elasticsearch并进行AI分析。主要内容包括：1) 安装Elasticsearch和Kibana环境；2) 配置E5多语言模型用于向量搜索；3) 下载并处理IMDB电影数据集；4) 通过Kibana或Python代码将数据写入Elasticsearch；5) 使用Agent Builder对电影数据进行查询和分析。文章提供了详细的步骤说明和代码示例，帮
在本地搭建一套完整的向量检索系统，往往是许多开发者从理论走向实践的关键一步。很多时候，我们手头有一堆非结构化的文本数据，想要快速实现“以文搜文”的功能，却常常卡在环境配置复杂、模型加载失败或者检索结果不准确这些琐碎问题上。特别是当涉及到像 Qwen3-Embedding-8B 这样的大参数模型时，显存管理和推理速度的平衡更是一个不小的挑战。其实，只要理清了从环境准备到最终检索优化的完整链路，整个过
月之暗面Kimi K3的发布引发业界对科研Agent数据层短板的关注。研究表明，大模型虽提升了推理能力，但科研任务的核心瓶颈在于数据基础设施的完整性。科研Agent需要解决证据链验证、结构化检索和全流程工作流三大断点，而非单纯语义理解。Sciverse作为AI-ready科学数据层，通过六大接口（如元数据发现、原文回读、引用网络扩展等）填补了模型与科研需求间的鸿沟。示例代码显示，科研Agent应遵
Elastic 9.5平台正式发布，带来多项创新功能：1. 新增Columnar Mode列式存储模式，可显著减少存储空间并提升查询速度；2. 推出Vector DB索引模式和自动校准功能，实现开箱即用的向量搜索；3. 原生支持Prometheus和PromQL，便于迁移监控工作负载；4. 强化AI Agent构建能力，包括可观测性监控和人机协同审批；5. 安全方面引入Attack Discove
本研究提出由Codex、ClaudeCode、OpenClaw和Hermes四位AI研究员组成的科研智能协作系统（AIOS），实现从文献管理到成果转化的全流程自动化。系统通过Skill技能封装、MCP工具连接等技术实现四者深度耦合：Codex负责执行代码生成，ClaudeCode进行技术审查，OpenClaw编排跨平台流程，Hermes沉淀项目记忆。
公共部门数据面临孤岛化、质量不一和系统陈旧等挑战，阻碍AI技术的有效应用。Elastic提出以数据网格（datamesh）和语义搜索为核心的新方法，通过理解查询意图而非关键词，在严格合规下实现跨部门数据整合。语义搜索结合生成式AI（GenAI）和检索增强生成（RAG）技术，为教育、医疗、交通和劳动力发展等领域提供精准洞察：如学生个性化学习、医生临床决策支持、实时交通调度及职位智能匹配。该方案支持离
一份基于对 685 名公共部门受访者调查的最新 IDC Spotlight 报告发现，72% 的受访者认为，将 AI 从试点扩展到生产环境 “非常困难” 或 “有些困难”。¹ 选择合适的模型只是挑战的一部分。政府机构还需要为 AI 做好数据准备。成功应用 AI 的政府机构正在构建一个受治理的检索层，通常称为下一代联邦知识访问，它能够将权威知识连接到 AI agents，同时保持数据主权、可审计性以
Unity 是数字孪生行业使用最广的游戏引擎，生态与人才储备深厚；但 Unity 6 及后续版本已不再向中国用户提供，国内由团结引擎承接，叠加授权费用与信创合规问题，越来越多政企项目开始评估国产自研路线。CIMPro孪大师作为全栈信创适配的国产零代码数字孪生平台，是这一波替代潮中的务实选项。
【摘要】生成式AI正在重新定义日志数据的价值，将其从被动的故障排查工具转变为主动的业务智能来源。传统日志分析存在碎片化、缺乏上下文等问题，而GenAI通过自然语言处理能力能够自主解析日志，关联跨系统信号，识别异常模式并生成事件摘要。这种技术转变使日志成为连接系统行为与业务影响的关键纽带，能够提前预警客户体验问题，保护收入来源，并将技术指标与业务成果直接关联。现代日志分析工具需要具备GenAI集成、
2026 年人工智能与智慧城市国际学术会议（IC-AISC 2026）将于 2026 年 8 月 28-30 日在上海举办。所有的投稿，都必须经过2-3位组委会专家审稿，经过严格的审稿之后，最终所录用的论文将被ACM ICPS出版论文集（ISBN号：979-8-4007-2267-7），见刊后由出版社提交至 EI Compendex和Scopus数据库检索。目前该出版社见刊检索稳定。
先说一下自己的个人情况，23届应届生，通过校招进入到了蘑菇街，然后一待就待了差不多2年多的时间，可惜的是今年4月份受转型影响遇到了大裁员，而我也是其中一员。好在早有预感，提前做了准备，之前一直想去字节跳动，年前就已经在做准备了，这场持久战拉得很长，也最终以7个月的时间取得胜利。在踏入字节跳动，办理入职手续的那一天，作为一个男子汉，确实是落泪了。特分享一波我的真实经历，共勉。
description: "通用文本摘要，输出 3 条 bullet points"text: "string (required) - 待摘要文本"模板化：Jinja2 分离逻辑与文本版本化：Git + manifest.yaml = 可追溯可测试：渲染后本地验证，不需调 LLM可度量：A/B 测试 + 指标收集 = 数据驱动决策。
当前文档解析技术正从单纯文本提取转向为AI Agent提供结构化数据，强调表格、公式、图表等元素的精准还原。传统RAG系统将PDF压平为段落会导致表格信息失真，影响后续检索、计算和工具调用。MinerU等工具通过表格优先的解析策略（如精准OCR、版面还原、多格式输出）为Agent提供可信的结构化输入，尤其在科研和企业场景中，表格的二维关系（行列、单位、页码等）是核心数据对象。文档入库需分层验收，重
科研Agent工具理解的关键：Sciverse的meta-catalog解决方案 当前Agent研究的热点已从"模型回答能力"转向"系统稳定调用工具"的问题。在科研场景中，这一挑战尤为突出：Agent若不了解数据库字段结构，容易产生错误的参数猜测。Sciverse平台通过分层设计解决了这一问题，其核心创新在于meta-catalog接口，它使Agent能够动态发现可用字段和筛选条件，避免了"字段幻
练——其实练什么语言、什么形式的口语都可以。ChatGPT作为一款，自然可以用于对练口语——只要你的输入和它的输出都变换为语音的形式即可。
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