各位小伙伴，前面咱们知道了：Chroma是本地开发的“轻量小能手”，零运维、开箱即用；而Agent的“短期记忆”，本质就是把用户对话、偏好、历史操作等信息，实时存入向量库，需要时快速检索出来——就像我们记最近发生的事一样，不用记太久，但要随用随取。今天咱们就手把手实战：用Chroma搭建本地向量库，给Agent加一个“短期记忆模块”，让它能记住用户的口味偏好、对话关键信息，下次互动时不用重复问！把

各位小伙伴，上一节咱们搞懂了“向量”和“相似度检索”，知道了向量数据库是Agent的“语义搜索引擎”。但真要落地开发，一打开列表：Pinecone、Chroma、Milvus、Weaviate、Qdrant……瞬间头大——到底选哪个？别慌！今天咱们就用大白话+实战对比，把3个最主流的向量数据库（Pinecone、Chroma、Milvus）讲透：它们是什么、适合谁、怎么用、怎么选。最后给你一份本地

2026年C# AI环境搭建，真的很简单！.NET 8：地基，10分钟装好Semantic Kernel：LLM调度，1行命令安装ML.NET：传统ML，原生支持，无需PythonONNX Runtime：本地模型，一键运行Ollama：本地大模型，隐私友好，免费好用跟着这篇文章，复制粘贴命令，10分钟搞定全套环境，直接进入AI开发实战！

各位小伙伴，上一节咱们知道了：Agent要想“懂语义、找相似、查得快”，必须靠向量数据库。但很多人一听“向量”“嵌入”“余弦相似度”，头就大了——这不是数学吗？我一个程序员，搞懂这些有啥用？其实完全不用怕！今天咱们就用大白话+生活类比，把“向量”“向量嵌入”“相似度检索”讲得明明白白，不用复杂公式，不用高等数学，看完你就能懂：向量数据库到底在干嘛，为什么它能解决传统数据库搞不定的事。咱们先抛开数学

用户问“夏天喝什么奶茶清爽不腻”，传统数据库搜“夏天”“清爽”，结果全是“夏天限定”“清爽包装”，根本不是口味；想给用户推荐“和他上次点的芋泥鲜奶差不多的”，传统数据库只能按“芋泥”“鲜奶”关键词搜，找不到“口感相似”的；知识库有10万条FAQ，用户问“怎么取消订单”，传统数据库要遍历全文，慢到用户都等不及。这些问题，本质上都是传统数据库的“检索痛点”——它只认“关键词”，不懂“语义”；只擅长“精

哈喽各位AI绘画爱好者、技术党们！今天给大家带来一个炸裂消息——FLUX.2[klein]正式开源！堪称“小香蕉”的完美平替，速度更快、显存占用更低，消费级显卡就能本地跑，新手也能10分钟搞定部署，话不多说，直接开干！FLUX.2[klein]的开源，彻底降低了AI绘画的本地部署门槛，8G显存就能实现亚秒级生成，还支持图像编辑，无论是个人创作还是小型商用，都非常实用。赶紧动手试试吧！有任何部署问题

用自注意力机制，让每个元素都能“看到”全局，解决长距离依赖问题；用多头注意力，从多个角度解析信息，让理解更全面；用位置编码和并行计算，解决顺序问题和效率问题。不管是千亿参数的GPT-4，还是手机里的AI相册分类，本质上都是这个逻辑的延伸。掌握了Transformer，就相当于掌握了现代AI的“内功心法”。

2026年，C#程序员入门AI，天时（TIOBE年度语言）、地利（微软全栈支持）、人和（生态成熟）都占了。先搭环境跑demo → 搞定LLM+RAG → 学ML.NET → 进阶Agent+工程化 → 落地行业场景。不用怕，跟着这个路线走，就能从“AI小白”变成“C# AI开发能手”，下一篇我们就从环境搭建+第一个AI程序开始，手把手带大家跑起来！

各位小伙伴，前面咱们把LLM当Agent的“大脑”，玩得风生水起——调用API、写Prompt、驱动Agent干活，感觉LLM无所不能？但实际开发中你会发现：LLM不是“完美大脑”，它有不少天生的“短板”——比如会编假数据（幻觉）、记不住长对话（上下文丢失）、复杂逻辑算错（数学/推理漏洞）。这些局限性如果不规避，Agent很可能出大问题：推荐不存在的奶茶、算错库存补货量、把用户地址搞混……

各位小伙伴，上一节咱们搞定了LLM的API调用——现在能让“大脑”说话了，但新问题来了：同样调用GPT-4o，为什么有的时候Agent听话又高效，有的时候却答非所问、漏洞百出？关键就在于“Prompt（提示词）”——它相当于给Agent的“思考指令”，直接决定了LLM大脑的思考方向和输出质量。就像给别人派活，你说得越清楚，对方做得越到位；指令模糊，结果自然一言难尽。