该研究开发了一个基于大模型的多智能体AI系统，用于脓毒症早期管理。系统包含三个专业化智能体，通过检索增强生成(RAG)技术整合最新文献与本地数据，无需等待培养结果即可提供个体化抗生素方案并自动校验指南依从性。研究通过真实病例验证，技术评估和临床评估均表明系统表现优异，为重症医生争取"黄金时间"，提升脓毒症管理效率。

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本文是一份全面的AI提示词工程指南，重点介绍了C.L.E.A.R.框架（简洁、逻辑、明确、适应、反思）和提示词的四个层级（结构化、对话式、元提示、逆元提示）。文章详细阐述了如何有效与AI沟通，包括避免AI幻觉、利用元提示优化指令、零样本与少样本提示技巧等。通过这些方法，开发者可以显著提高使用Lovable等AI工具的效率和准确性，将AI从辅助工具转变为可靠的开发伙伴。

本文详细介绍了如何使用Cherry Studio + DeepSeek R1模型+嵌入模型快速搭建知识库。通过四步简单操作（安装软件、配置模型、搭建知识库、使用知识库），个人和企业可以高效管理海量信息，提升生产力。该工具支持多种文件格式，可创建专属助手，适用于学习、创作、职业发展等多种场景，是零基础用户也能轻松掌握的大模型应用方案。

dify的强大在于其灵活性，主要体现在智能体和工作流上。它可以让一个没有编程能力的人通过简单学习，快速搭建Agent和自动化流程。就像拼积木一样。我们可以通过智能体或工作流，自定义工具完成很多我们好玩的功能。本文前面主要是介绍一些组件，有编程能力的同学建议直接跳过。

CausalFormer是一种新型可解释Transformer模型，由因果感知Transformer和基于分解的因果检测器组成。它通过多核因果卷积学习时间序列因果表示，并提出回归相关性传播方法解释整个模型结构，解决了传统方法仅关注局部参数的局限。实验表明，CausalFormer在合成、模拟和真实数据集上均实现了最先进的时序因果发现性能，为理解时间序列因果关系提供了强大工具。

本文详细解析了AI智能体(Agent)的核心概念、技术架构与应用场景。与传统AI不同，AI Agent具有自主性、目标导向和环境交互能力，由规划、记忆、工具调用、行动和反思五大模块构成。文章对比了AI Agent与聊天机器人的本质区别，介绍了个人助理、企业智能体和行业专用三大落地场景，并探讨了当前挑战与未来趋势，强调AI Agent将引领"数字世界的新人类"时代。

本文详细介绍基于大模型的数据分析平台，包含数据源管理、智能问数和分析报告三大核心功能。用户可添加MySQL等数据源，通过自然语言查询数据，系统自动生成SQL语句并可视化展示结果，还能一键生成业务分析报告。未来还将引入历史会话管理、RAG技术和知识库等功能，进一步提升数据分析智能化水平。

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