本文将深入解析当前主流的智能体框架，帮助你根据项目需求、技术能力和业务目标，做出最明智的技术选择。

AnythingLLM 是一个功能强大且灵活的工具，专为在本地环境中部署和管理知识库而设计。它支持多种数据格式的导入，并提供高效的搜索、索引和管理功能，适用于个人、团队或企业用户。

在大模型爆发的时代，“微调”是让千亿参数“巨兽”适配具体场景的核心技术——不用从零训练，就能让大模型学会专业知识、贴合业务需求。

对于99%的企业而言，在当前这个AI技术日新月异的时代，盲目追逐垂直大模型，很可能是一条让你陷入重资产、慢迭代、高风险的战略弯路。

LightRAG 是由香港大学数据智能系统实验室（HKUDS）开源的 轻量级检索增强生成框架，专注于把大型语言模型（LLM）与外部知识库高效、可扩展地结合在一起。

为更好推动数字金融高质量发展，助力“人工智能+”金融生态建设，工商银行金融科技研究院牵头，联合华为技术有限公司数字金融军团、北京金融科技产业联盟编撰了《发展新质生产力，开启数字金融新纪元——大模型驱动的数字员工3.0建设应用白皮书》。

RAG技术，即检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），是一种结合搜索技术和大型语言模型（LLMs）的技术。

我宣布，RAGFlow 是目前个人知识库的终极解决方案，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

本文将基于LangGraph框架，为应用开发者提供一套完整的Agent构建方法论，从概念验证到生产部署的全流程实战指南。

本文就来分享下我的安装部署经验，包括本地和租用云服务器的方式，以及如何通过API调用大模型开发自己的AI应用，希望能解决一些下不去手的问题。