随着短视频、直播、在线课程的爆炸式增长，我们每天都在海量的视频内容里打转。可有时候，你是不是也遇到过这种情况：明明知道某个视频里有你想要的信息，却怎么也找不到具体在哪一分钟？别急，今天我要和你聊聊一个超实用的技术——基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）的视频检索方案。简单来说，它能让你输入一个问题或话题，然后直接告诉你视频里哪一段能解答你。听起来是不是很酷？下

在这篇文章中，我们将以实战为导向，详细探讨如何实现一个Agent。我们选用的是LangChain框架，并将带领你从零到一地构建一个完整的Agent。然而，在深入了解如何利用LangChain实现Agent之前，我们需要先了解一些基本概念。

这篇文章介绍了如何使用通义千问3.0系列模型（包括指令模型、嵌入模型和重排模型）构建完整的RAG系统。文章详细展示了具有256K超长上下文长度的Qwen3-4B-Instruct-2507和Qwen3-4B-Thinking-2507模型，并通过代码演示了文本生成、嵌入计算和文档重排的实现方法。最后提供了完整的RAG系统构建步骤和实际应用案例，展示了如何结合这些模型创建高效的检索增强生成系统。

Qwen3是阿里巴巴Qwen团队最新发布的开源大语言模型，提供具有竞争力的性能，高度模块化和工具使用能力。在本指南中，我将向您展示如何通过Ollama在本地运行Qwen3，并启用MCP（模型上下文协议）工具功能，如代码解释器、网络获取和时间查询。到最后，您可以构建由Qwen3驱动的智能助手，完全在您的机器上运行——无需云API密钥

作为一名软件工程师，我们应该活到老学到老，时刻与不断发展的框架、标准和范式保持同步。同时，还要能活学活用，在工作中使用最合适的工具，以提高工作效率。随着机器学习在越来越多的应用程序中寻得了一席之地，越来越多的程序员加入 AI 领域，那么，入行 AI 领域需要哪些技能呢?

文章详解了使用n8n工作流工具配合Obsidian的Local REST API插件，实现知识库自动化的完整流程。从插件安装配置、连接建立，到自动创建笔记，再到实战案例中的小报童文章自动抓取与保存，展示了如何将Obsidian转变为智能工作台。这种方法支持完全自定义的自动化流程，能将任何数据源自动集成到知识管理系统中，极大提升工作效率，适合追求高效知识管理的程序员和AI爱好者。

今天教程关于在自己电脑搭建大模型，支持开源的大模型，像主流的通义千问2.5，Llama3，教程还包括如何使用这些大模型做接口调用，实现自动化输出。如下图所示，这是我自己的电脑安装的两个AI大模型，一个是qwen 7b尺寸，另一个是llama3 8b尺寸：

RAG（检索增强生成）是一种结合了检索（通常是知识库或数据库）和生成模型（大语言模型）的技术，目的是在生成文本的时候能够参考相关的外部知识。这样，即使生成模型在训练时没有看到某些信息，它也能在生成时通过检索到的知识来生成更加准确和丰富的回答，这篇文章实现一种基于动态上下文窗口的方案，能够处理大规模文档，保留重要的上下文信息，提升检索效率，同时保持灵活性和可配置性。

今天教程关于在自己电脑搭建大模型，支持开源的大模型，像主流的通义千问2.5，Llama3，教程还包括如何使用这些大模型做接口调用，实现自动化输出。如下图所示，这是我自己的电脑安装的两个AI大模型，一个是qwen 7b尺寸，另一个是llama3 8b尺寸：

在人工智能的发展历程中，通用人工智能（AGI）一直是研究者们追求的终极目标，AGI旨在构建一个能够像人类一样在多种领域和任务中表现出智能的系统。2023年来，随着 AI 研究的不断进步，AGI的发展叙事逐渐清晰：从处理单一 模态信息的单模态模型，到融合多种模态信息的多模态模型，再到以多模态模型为底模、能够自主规划和执行任务的Agent，发展到能与现实世界深度交互的具身智能、能探索前沿科学的 AI