文章详细介绍了构建AI Agent的实用路径，强调从小问题开始，避免一开始就想做通用Agent。核心是理解"模型→工具→结果→模型"的循环流程。具体步骤包括：选择明确小问题、选用现有基础LLM、确定外部交互工具、搭建基础工作流、谨慎添加记忆、包装可用界面、小步迭代测试、控制功能范围。通过构建一个具体Agent的全流程，可以快速掌握Agent开发的核心原理，之后再构建其他Agent将事半功倍。这是最

本文介绍了一种结合知识图谱与大语言模型的方法，用于自动推荐接力催化反应路径。研究团队构建了包含15881篇文献和27760个催化反应的Cat-KG，通过查询和评分规则筛选路径，再由GPT-4生成可读描述。该方法能在几分钟内推荐目标化合物反应路径，包括已知和新路径，显著提高研究效率，为催化化学领域智能化发展提供技术支撑。最近，厦门大学程俊教授课题组、王野教授课题组与英国爱丁堡大学Jeff Z. Pa

文章详细对比了字节跳动开源的Coze Studio和Dify两大AI Agent开发平台，从设计理念、技术架构、核心功能到长期运营等多个维度进行了分析。Coze Studio专注于Agent构建体验，采用Go语言和微服务架构；而Dify专注于LLMOps，采用Python和单体架构，功能全面，生态丰富。文章为不同需求的开发者提供了清晰的选型指南，帮助开发者根据自身项目特点选择合适的平台。

在2025年，

对于故障章节这样的大块文本，直接向量化可能包含大量噪声。我们可以利用 LLM生成章节摘要，创建一个高度浓缩、信息密集的知识索引。# 1. 依赖导入 (Dependencies)from langchain_community.chat_models.ollama import ChatOllama # 示例使用Ollama# 2. 模型和Prompt配置 (Model and Prompt Con

尽管大型语言模型取得了进步，但text2sql仍然面临许多挑战。在金融领域，不同的金融实体和国家之间的数据库设计和财务报告布局差异很大，这使得text2sql更具挑战性。本文提出了FinStat2SQL，一个轻量级的text2sql工作流，支持对财务报表进行自然语言查询。它针对evas等本地标准进行了定制，在多代理设置中结合了大型和小型语言模型，用于实体抽取、SQL生成和自我纠正。我们建立了一个特

大型语言模型（LLM）彻底改变了人工智能领域。从撰写文章到总结研究，它们以前所未有的方式模仿人类语言。但在这智能表象之下，潜藏着一个顽固缺陷：LLM的能力受限于训练数据。它们不知道昨天发生的事，有时甚至会凭空捏造信息。那么我们如何解决这个问题？检索增强生成（RAG）——这个框架通过将外部知识检索与语言生成相结合，赋予LLM实时获取信息的能力。但RAG技术本身也在进化：从最初简单的关键词检索，如今已

近日，一篇名为《The End of Software》的短文在推特和谷歌文档上引发了科技/投资圈的热议。这篇由Pace Capital创始合伙人Chris Paik撰写的文章，提出了一个引人深思的观点：在人工智能（AI）的推动下，软件行业正经历一场深刻的变革。这不仅仅是一场技术的革新，更是一场思维方式的革命。Paik通过对比内容行业在互联网冲击下的变化，提出了一个有趣的类比：传统软件正在被AI技

学习的过程要做到知行合一，还要做到十年如一日随着大模型技术的发展，AI时代的到来成为不可阻挡的趋势，就像二十年前的互联网一样；而怎么学习大模型就成了很多人的疑问，学习大模型是不是就需要懂技术，懂数学等等。而有些人断断续续的一直在学习大模型，但好像一直在做无用功，没有一点成效；而这些都是什么原因导致的呢？今天我们就从个人的建议来谈谈关于学习大模型技术的方法论，可能并不适用于所有人，或许可能方法也是错

Llama 3.2 Vision 现已可在 Ollama 中运行，提供 11B 和 90B 两种规模。