MaxKB全称是Max Knowledge brain，是一款强大的AI助手，功能支持RAG检索增强、工作流编排、MCP工具调用能力。并且它支持对接各种主流大模型，主要应用于智能客服、企业内部知识库问答等场景。MaxKB底层使用的是Embedding模型和LLM模型都是开源免费，可能很多小伙伴并不知道这两款模型是做什么用的，给大家简略介绍一下：Embedding模型：Embedding 模型的主要

Parallel-R1是腾讯AI Lab提出的强化学习框架，通过"分叉-探索-汇总"流程赋予LLM人类式并行思维能力。该框架采用三阶段渐进式课程设计，结合GRPO算法和组合奖励函数，使模型从计算探索逐步演化为多视角验证。研究表明，并行思维可作为"中段训练探索脚手架"，有效提升模型解决复杂问题的能力。与清华ParaThinker相比，二者采用不同技术路径(RLvsSFT)但目标一致，为AI原生并行思

的本体框架与模式约束，实现了有限领域的高精度知识抽取，但其高昂的维护成本与僵化的知识表示方式难以应对开放域文本的动态性与语义多样性。近年来，深度学习技术的突破为自动化知识图谱构建注入了新动力。在命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）领域，研究范式经历了从规则驱动到数据驱动的转变。

AI大模型。

知识图谱已成为管理与分析复杂数据关系的强大工具。与传统的关系型数据库通过行和列在表格中存储数据不同，图数据库使用节点、边和属性来表示和存储数据，提供了一种更直观和高效的方式来构建、查看和查询复杂系统。本文将指导你了解、实现和利用知识图谱数据库。理解知识图谱（关键概念）节点：这些代表单个数据实体，如人、地点或物体。每个节点具有标识符、标签和若干属性。边：这些代表节点之间的连接，显示它们之间的关系。每

本文的探讨让我们认识到，Graph-RAG 不仅是一种技术进步，它更是一种思考方式的革新。Graph-RAG 系统以其独特的能力，让我们在数据的海洋中航行得更远，理解得更深。展望未来，我们期待这一系统能够继续进化，成为连接知识孤岛、激发创新思维的桥梁，引领我们进入一个更加智能和互联的信息时代。

本文系统介绍了成为AI大模型产品经理的七大阶段学习路径：从计算机基础、编程语言和数学知识入门，到掌握机器学习、深度学习等AI核心技术，再到培养产品管理与商业思维，学习数据驱动决策与技术选型，最后通过实战演练和聚焦大模型专业知识，全面提升技术理解与产品能力。文章强调AI产品经理需兼具技术知识和产品思维，通过系统学习和实践，抓住AI时代机遇，实现职业转型与成长。

本文介绍两本大模型技术图书：《图解大模型》和《图解DeepSeek技术》。由Jay & Maarten创作，李博杰翻译，采用400余幅全彩插图直观展示大模型原理和DeepSeek技术细节，配有实操代码和200道面试题。套装提供从基础理论到前沿应用开发的完整学习路径，适合小白和程序员真正理解和应用大模型技术。

上下文工程是AI领域新兴概念，从提示工程发展而来，核心是为任务提供最佳上下文，使LLM更好解决问题。随着智能体兴起，上下文质量成为决定其成败的关键因素。上下文工程聚焦优化、管理和控制输入给LLM的上下文信息，目标包括提升效率、降低成本和提高质量。对于智能体，有效的上下文工程策略包括记忆管理、上下文压缩和上下文隔离，解决长期运行中的数据积累、幻觉和上下文限制等问题。

大语言模型在法律领域的应用，确实有着翻天覆地的变化。它们不仅能够快速解答用户的基本法律问题，还能够协助律师进行案例分析、合同起草等工作，显著提升法律服务的效率与准确性。通过智能化匹配和数据分析，这些模型还能帮助找到更合适的法律资源，甚至预测潜在的风险，使得法律服务更加贴近个体需求。这种智能化与个性化的结合，有望打破传统法律服务的局限，让正义得以更公平地传播，尤其是在偏远地区，这样的智能法律助手能够