OceanBase seekdb：AI原生多模态数据库革新制造业智能巡检 摘要：OceanBase seekdb作为一款开源AI原生数据库，创新性地解决了多模态数据割裂问题。它支持在同一表中存储向量、文本、JSON等多模态数据，通过单条SQL实现视觉、语义和硬性指标的同时筛选，大幅提升查询准确率。文章以制造业智能巡检为例，展示了其混合检索能力：工人只需上传故障图片并描述问题，系统即可自动匹配相关维

高性价比：DeepSeek-V2模型以其史无前例的性价比著称，推理成本被降到每百万token仅1块钱，约等于Llama3 70B的七分之一，GPT-4 Turbo的七十分之一。架构创新：DeepSeek对模型架构进行了全方位创新，提出崭新的MLA（一种新的多头潜在注意力机制）架构，把显存占用降到了过去最常用的MHA架构的5%-13%，同时，独创的DeepSeekMoESparse结构，也把计算量降

注册大模型平台账号获取自己的token看langchain文档和langgraph文档，跟着文档写demo，并且使用自己的token将demo跑起来研究GitHub字节开源的deer-flow项目，复刻一个js版本看油管上面李宏毅老师的大模型底层原理课程研究GitHub上面企业级复杂度的agent项目做一个自己的AI agent产品期待各位大佬补充。

AI大模型这条路，说长不长，说短不短。有人三个月就能上手开发应用，有人三年还在门外徘徊——区别不在于智商，而在于是否真的动手了。你看到的这篇文章，从第一页翻到最后一页，如果不打开电脑敲一行代码，那它只是一堆漂亮的文字。如果你看完第一章，就打开DeepSeek开始调提示词；看完第三章，就去Dify搭一个知识库；看完第五章，就去Coze搓一个Agent——那这篇文章，就是你的通关秘籍。技术的世界很公平

本文旨在帮助初学者建立清晰的AI学习认知框架，明确学习内容、方法和当前无需学习的部分。文章强调AI应用开发与Java后端开发类似，核心在于理解核心概念、熟悉技术栈并在项目中反复练习。文章详细介绍了AI技术栈的分层结构，包括模型层、模型接口与通信层、数据与检索层、能力扩展与智能体层、工程化与基础设施层以及应用层，并梳理了概念之间的关系和演进脉络。最后，文章提供了分阶段、分优先级的学习路径规划，建议初

AI 世界现在最热闹的地方，恰恰也是最容易把人绕晕的地方。新词会继续冒，包装会继续升级，营销话术也不会停。但你只要始终抓住“谁负责思考，谁负责记忆，谁负责查资料，谁负责调用工具，谁负责串流程”这五个问题，基本就不会被带跑偏。把 AI 想成一家公司，不算完美，但对普通人来说已经足够用了。先看懂分工，再追新名词，会轻松很多。

在 AI 大模型与检索增强生成（RAG）技术飞速发展的当下，LlamaIndex 作为连接用户数据与大模型的 “桥梁”，其核心组件的作用愈发凸显。而模型层作为 LlamaIndex 的 “动力核心”，直接决定了数据处理、知识检索与内容生成的效率和质量。本文将聚焦模型层的三大核心 ——LLM（大语言模型）、Embedding 模型与多模态模型，带你揭开 LlamaIndex 高效运转的技术密码。

2025年算法岗择业指南：为什么多模态是首选？ 当前大模型领域呈现三大方向：LLM已进入工程化阶段，创新空间有限；AIGC更侧重产品落地，算法参与度低；而多模态作为通往AGI的关键路径，技术壁垒高、人才缺口大，是算法岗最具潜力的方向。 多模态的优势在于：1）技术前沿性强，是AGI发展的必经之路；2）专业门槛高，涉及CV、NLP等多领域交叉；3）市场需求旺盛但合格人才稀缺。建议学习者：注重实践而非单

一文读懂大模型技术栈：RAG 动态知识增强、Agent 自主决策与多模态感知全解析

本文详细介绍了知识库索引构建的全过程，从向量嵌入到多模态嵌入，再到向量数据库选型与索引优化。文章解释了嵌入模型的基本概念、距离计算方法及在RAG中的应用，介绍了CLIP和多模态BGE模型的使用，并通过代码演示了Milvus的图文检索实现。最后提供了上下文扩展和结构化索引两种优化方法，帮助构建高效的知识库索引系统。