RAG系统巧妙地采用了双阶段检索机制来精确锁定所需信息。在粗排阶段，通过利用高效的倒排索引技术，系统能够迅速筛选出与查询相关的文档集合，大大缩小了搜索范围。而在精排阶段，则采用Cross-Encoder评估每个段落与查询之间的相关性，确保了信息的准确性和相关性。此外，知识更新模块的设计十分巧妙，它实时监控数据源的变化情况。一旦检测到有新的FDA新药审批公告发布，就会立即触发向量库的增量更新过程，从

应一些宝子的需求，去线下给大家找了几款性价比老高的硬货了，都是干自媒体的必备工具，后面等我的直播给大家薅福利（后期对于想做带货的宝子，怎么找货源、怎么谈单、怎么上架，如有需要，我会专门出一期经验分享，老规矩，滴滴说需求）废话不多说，之前有宝子投票说，可不可以给分享一个做，这不来了，虽迟必到。迟到是有原因的，之前搭建了一个做，但素我发现其工作流节点相当之复杂，数了一下，大概有26个节点，用了2次代码

本文详细介绍LangChain框架，一个简化LLM应用开发的工具。解析其核心概念（组件与链）、三大应用场景及六大模块，包括模型I/O、数据连接、链、记忆、Agent和回调处理器。通过代码示例展示从环境配置到创建聊天机器人、Agent及加入记忆功能的完整开发流程，帮助开发者快速构建响应式AI应用。当开发者构建LLM应用时，可能会遇到很多API接口、数据格式、工具等，特别是一个非AI领域的开发者，要研

在云服务器的数据盘里，新建一个“LLM”文件夹，专门用来存放模型，同时，在根目录下，新建一个“download.py”文件，将刚刚复制的代码复制进去，这里需要注意的是，model_dir里，是直接缓存到云服务器上，我们后面需要使用该模型，所以在模型后面增加一个“catch_dir”，制定下载路径，这里我把模型下载到我刚刚新建的LLM文件夹下。这里需要注意的是，python文件里的端口号需要改成vl

最近刷了几篇cursor的文章，看到其中一篇文章介绍了几个cursor项目开发案例，突然有种睁眼看世界的感觉。之前对AI Coding的认知还停留在tab补全、自动生成单元测试上，没想到现在已经发展到直接能开发项目了，某种意义上做到了“有嘴就行”。于是试玩了下cursor，并结合了MCP、Rules、Docs等新功能，帮助对cursor不熟的同学快速入门。一、概念Model Context Pro

在上一篇中，我们学习了 RAGFlow 的系统架构和启动流程，了解了 RAGFlow 的和两大核心组件，一个负责提供外部接口和平台基本功能，另一个则负责文件的解析和切片处理。从系统架构图中，我们可以看到 RAGFlow 的核心流程包括->->->->->这些步骤，今天我们就从源码的角度，先来学习下文件上传的相关逻辑。

百面大模型》不是一本简单的面试题集，而是一本融合原理讲解 × 工程实践 × 面试突破的实战型技术参考书：•用真实面试题引导学习路径，建立大模型知识框架•用项目实战拆解技术细节，提升开发与部署能力•用大厂真题沉淀方法论，帮助你从“会答题”走向“能解题”求职通关，只是起点；构建系统技术力，才是你的长期核心竞争力。这本《百面大模型》书已整理并打包好PDF了放这里了↓↓↓↓。

本文详细讲解了大模型与知识图谱结合的问答系统构建流程，包括意图解析、SQL查询生成、Neo4j执行、结果汇总及回复。通过prompt指导大模型识别用户意图和实体，根据意图生成相应Cypher查询语句，执行查询并返回结果。文章分享了实现中的技术细节和问题解决方案，为开发者提供了完整的大模型应用实战指南。

本文详细介绍了如何构建Agent应用，核心定义为Application + Agent + MCP。文章从基础应用搭建开始，讲解了Agent集成设计中的智能化、交互和MCP设计，并深入探讨了Agent开发流程，包括Task Splitter和Task Executor的具体实现。通过XML格式定义任务，结合Human-in-the-loop机制，实现了高效可靠的Agent应用开发方法。

本文全面介绍AI大语言模型工作流程，从文本输入预处理到输出生成全过程。涵盖分词嵌入、Transformer架构、自注意力机制、位置编码及长文本外推等技术，并结合DeepSeek V3实例解析模型如何将语言转换为数学矩阵并生成回答。同时提供丰富的工程实践指导，包括上下文优化、耗时控制、多Agent协同等实用策略，帮助读者深入理解大模型原理与应用。👉目录1 输入：从用户提问到模型"看得懂"的矩阵2