下面，结合最近整理的综述来进一步讨论这个公式。项目地址：**1.**

AG-UI协议就像是给AI应用装上了“智能导航”，让前后端之间的沟通更顺畅、更高效。开发者不用再纠结底层通信的问题，可以专心做真正重要的事——设计能帮用户解决问题的功能。对用户来说，AI变得更懂自己，不再是冷冰冰的工具，而是贴心的助手。不管你是经验丰富的AI开发者，还是刚入门的新手，AG-UI协议都值得你了解一下。它正在带你走进一个更智能的未来，一起探索AI的无限可能。

其它内容请读者自行下载PDF去学习，这里就不一一展示了。

⚠️ 自动提取无法识别业务逻辑关系，需人工补充！

GraphRAG（基于知识图谱的检索增强生成）是传统RAG方法的新进化，它结合了图谱驱动的结构化数据检索与基于向量的非结构化文本检索能力。传统RAG主要通过文本向量相似性检索文档片段，这对一般场景有效，但在面对需要推理、跨表连接等复杂问题时往往力不从心，经常“无法连点成线”，也难以把握大文档的全局语义。GraphRAG通过整合知识图谱，显式标注实体与事实间的业务关系，使AI能够像专家一样沿数据逻辑

此时语言模型对话内容中，就可以穿插自己定义的知识库内容了，还可以发布、预览到此，就完成了基础的部署。

整个操作下来，AnythingLLM 的体验没有cherry好。AnythingLLM就像一个包壳的web应用(后来查了下，确实是)。AnythingLLM 得具备一定的程序思维，给技术人员用的。非技术人员还是使用cherry吧。作为喜欢折腾的开发人员，我们可以结合dify使用。个人知识库+本地大模型的优点隐私性很好，不用担心自己的资料外泄、离线可用在工作和学习过程中对自己整理的文档，能快速找到，

Llama系列自Meta AI推出以来，以其高效性、开源性和不错的表现在学术界和工业界广受关注。从Llama 1到Llama 3，我们见证了模型在规模、训练数据质量和应用场景上的持续优化。而Llama 4的到来，标志着这一系列在多模态能力和计算效率上的又一次飞跃。当然Llama再怎么蹦跶，目前在中文领域还难以超过deepseek。•: 激活参数170亿，总参数109B，16个专家，支持高达1000

在人工智能时代，掌握如何与AI工具（如ChatGPT、DALL-E、Midjourney等）有效交互，已经成为一项必备技能。而这一切的核心，就在于如何编写高质量的AI提示词（Prompt）。本文将为你详细介绍如何从入门到精通，逐步提升你的提示词技巧，让AI更好地理解并满足你的需求。首先，你需要明确你希望AI完成什么任务。是生成文本、回答问题、创作图片，还是进行数据分析？明确目标是编写有效提示词的第

本文提出了一个基于分层强化学习和大型语言模型的协同推理框架（CRF），旨在解决复杂知识图谱问答（KGQA）任务。该框架借鉴了人类的认知过程，将 LLM 的常识先验和 RL 的环境学习能力相结合，构建了一个分层代理来处理复杂问题。高层代理负责识别推理过程中遇到的约束条件，而低层代理则负责选择 KG 中最有希望的关系进行路径推理。通过将 KGQA 任务分解为约束检测和路径推理两个层次，CRF 模型有效