如何更好地结合外部数据，如何提升模型处理专业领域问题的可靠性，是大语言模型应用开发中值得不断思考的问题。

谷歌云（Google Cloud）于近期发布了一份长达60余页的纲领性文件——《初创公司技术指南：AI Agents》。这并非又一份高谈阔论的行业白皮书，而是一份深入工程实践、充满“代码味”的全栈技术路线图。这份指南的核心论点是：构建真正有价值的AI Agent，早已超越了模型选型和提示词工程的范畴，它是一门。谷歌为此提出了一个以为核心，以为部署底座，以为运维理念的完整、自洽的技术体系。

构建健壮的RAG系统，尤其是企业级应用，涉及复杂组件集成与优化。如何在RAGFlow基础上实现性能优化，也成为大家关注的课题。

希望大家都能在RAG的应用中取得理想的成果，让人工智能真正为我们的生活和工作带来更多的便利和价值！

我宣布！大模型焦虑到此为止！把它当成“超级大脑”，10分钟包教包会

本文结合实践案例，帮助你用系统视角拆解 Agent 的概念、架构与落地路径。

智能体可以理解为，在数字世界里能自己“看”、自己“想”、自己“动”，拼命去完成一个目标的程序或系统。

本文将探讨 Agentic RAG 的优势以及如何使用 Phidata 和 LangChain 实现 Agentic RAG。

一个非常适合初学者的大模型应用开发教程，内容系统且实践性强，能够帮助学习者快速掌握从基础到进阶的 LLM 开发技能。

如何更好地结合外部数据，如何提升模型处理专业领域问题的可靠性，是大语言模型应用开发中值得不断思考的问题。