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深入OpenClaw架构原理

OpenClaw 是一款专为 AI 代理打造的自托管网关,旨在打破聊天应用与智能助手之间的隔阂。它不仅仅是一个连接器,更是一个强大的中枢,能将 WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等主流通讯平台无缝接入像 Pi 这样具备编码能力的 AI 代理。通过在自己的设备或服务器上运行 OpenClaw,我们获得了一个完全属于自己的“AI 大脑中枢”。它不仅是一个多渠道的聚合

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#架构
深入OpenClaw架构原理

OpenClaw 是一款专为 AI 代理打造的自托管网关,旨在打破聊天应用与智能助手之间的隔阂。它不仅仅是一个连接器,更是一个强大的中枢,能将 WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等主流通讯平台无缝接入像 Pi 这样具备编码能力的 AI 代理。通过在自己的设备或服务器上运行 OpenClaw,我们获得了一个完全属于自己的“AI 大脑中枢”。它不仅是一个多渠道的聚合

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#架构
RAG进阶:让AI检索更精准的8大技术

本文介绍了Advanced RAG技术如何优化传统RAG系统的检索性能。针对朴素RAG存在的检索精度低、上下文质量差等问题,Advanced RAG采用三阶段优化策略:预检索阶段通过摘要索引、父子索引等优化数据存储;查询阶段增强用户提问;后检索阶段通过重排序等技术提升结果质量。重点解析了摘要索引的双层存储架构和父子索引的层级化策略,展示了如何平衡检索精度与上下文完整性。这些创新方法有效解决了半结构

#人工智能#java#大数据
LangChain:AI应用开发的Spring Boot

本文介绍了LangChain框架,这是一个专为AI应用开发设计的标准化工具,旨在简化大语言模型应用的构建过程。文章通过对比传统手工开发与使用LangChain的方式,展示了该框架如何将复杂的AI开发流程模块化、标准化。LangChain提供模型交互接口、提示词管理、数据检索、记忆系统等核心组件,支持组件化组合开发。其分层架构设计允许开发者灵活替换组件,同时配套工具链(LangGraph、LangS

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#人工智能
2025 复盘:在失业的恐惧中,我逼自己做了一回“老板”,结果收入是 0

2025年个人总结:在经济寒冬中,我通过AI技术开发了英语学习工具poisedly.com。从产品构思到落地,全程使用Vibe Coding技术,利用不同AI的特性分工协作:Gemini负责产品设计,Claude实现前端,Codex处理后端。产品具备句式分析和写作修正功能,解决了英文阅读中的痛点。开发过程中经历了UI设计、技术架构审查等环节,并摸索出管理AI"幻觉"的方法。最终

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#经验分享
LangChain:AI应用开发的Spring Boot

本文介绍了LangChain框架,这是一个专为AI应用开发设计的标准化工具,旨在简化大语言模型应用的构建过程。文章通过对比传统手工开发与使用LangChain的方式,展示了该框架如何将复杂的AI开发流程模块化、标准化。LangChain提供模型交互接口、提示词管理、数据检索、记忆系统等核心组件,支持组件化组合开发。其分层架构设计允许开发者灵活替换组件,同时配套工具链(LangGraph、LangS

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#人工智能
让AI不再胡说八道的利器:RAG

RAG(检索增强生成)技术通过结合检索与生成能力,有效解决大语言模型(LLM)的三大痛点:幻觉问题、知识滞后和专业领域不足。其工作流程包含索引化、检索和生成三阶段,将文档分块并向量化存储,检索时匹配最相关内容辅助LLM生成准确回答。RAG技术经历了朴素RAG、高级RAG到模块化RAG的演进,目前可通过文档分块策略(如递归智能切分)和向量化技术(如阿里百炼平台的Embedding服务)实现,让AI回

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#人工智能
让AI不再胡说八道的利器:RAG

RAG(检索增强生成)技术通过结合检索与生成能力,有效解决大语言模型(LLM)的三大痛点:幻觉问题、知识滞后和专业领域不足。其工作流程包含索引化、检索和生成三阶段,将文档分块并向量化存储,检索时匹配最相关内容辅助LLM生成准确回答。RAG技术经历了朴素RAG、高级RAG到模块化RAG的演进,目前可通过文档分块策略(如递归智能切分)和向量化技术(如阿里百炼平台的Embedding服务)实现,让AI回

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#人工智能
Prompt Engineering完全指南

在AI大模型普及的今天,Prompt Engineering(提示工程)已成为与AI对话的核心技能。本文将深入浅出地介绍Prompt Engineering的基本概念、核心要素、高级技巧以及安全防护,帮助IT从业者快速掌握这门"提问的艺术"。从零样本提示到思维链推理,从简单对话到复杂任务分解,我们将通过实际案例展示如何设计高效的提示词,让AI成为你最得力的工作助手。

#人工智能#机器学习
入门基础人工智能理论

摘要: 本文介绍了神经网络的基本原理及其发展历程。从模拟生物神经元的单层感知机出发,阐述了其局限性(如无法解决XOR线性不可分问题),进而引入多层感知机(MLP)通过隐藏层和非线性激活函数突破这一限制。重点解析了反向传播算法的核心机制,包括链式法则、误差梯度计算和权重更新过程,并以手写数字识别为例详细说明了MLP的训练流程。文章强调,神经网络通过层次化组合简单函数逼近复杂映射,其能力随神经元数量增

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#人工智能#搜索引擎
到底了