首先，从定义上来看，AI Agent通常指的是一个能够执行特定任务的智能系统，它在预设的参数和规则下运行，具有一定的自主性和自适应性。而Agentic AI则是一种更为高级的形态，它不仅包含了AI Agent的所有特性，还强调了在更少或没有人类干预的情况下，系统能够自主设定目标、规划并执行复杂任务的能力。

随着人工智能技术的蓬勃发展，大语言模型（LLM）如Claude等在多个领域展现出了卓越的能力。如何利用这些模型的语义分析能力，优化传统业务系统中的搜索性能是个很好的研究方向。在传统业务系统中，数据匹配和检索常常面临诸多挑战，例如用户使用门槛高、业务变化适应性差以及搜索匹配效果不佳。生成式AI的出现为这些问题提供了新的解决方案。

物联网技术的发展依赖于传感器技术、传感网技术和应用系统框架的协同作用。这些技术不仅推动了物联网的广泛应用，也为未来的智能世界奠定了基础。通过连接万物，实现了数据的流动和智能的决策，极大地提升了我们的生活质量和工作效率，推动人类社会向更加智能化、自动化的方向发展。

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）已经成为自然语言处理领域的明星。它们以其庞大的知识库和生成连贯、上下文相关文本的能力，极大地推动了研究、工业和社会的进步。然而，这些模型在生成文本时可能会产生所谓的“幻觉”——即生成看似合理但事实上错误或无意义的信息。这种现象不仅引起了对安全性和伦理性的担忧，也对LLMs的可靠性提出了挑战。

在之前做的关于FAQ知识库问答系统中，总结了相关踩坑内容，梳理如下，供大家参考。系统平台的管理与优化对于企业来说至关重要，它不仅关乎数据处理的效率，还直接影响到用户体验和业务成果。本文将从系统平台管理方式、系统架构、知识运营优化、知识召回策略、运维方式处理以及后续规划六个方面，探讨如何全面提升系统平台的性能与质量。

大数据领域从本世纪初发展到现在，观察其中的发展规律，可以高度概括成如下五个方面：1. 数据保持高速增长 - 从5V核心要素看，大数据领域保持高速增长，对于新兴企业，大数据领域增长超过年200%。2. 大数据作为新的生产要素，得到广泛认可 - 大数据领域价值定位的迁移，从“探索”到“普惠”，成为各个企业/政府的核心部门，并承担关键任务。3. 数据管理能力成为新的关注点 - 数仓（中台）能力流行起来，

这份为期3个月（有效期至2024年12月31日）的课程，将带你从LLM的基础概念出发，逐步深入到Prompt、embedding、Agent、RAG等前沿技术。你将与8位亚马逊云科技的资深技术专家和培训专家一同学习，掌握AI的进化历史、核心技术，以及大语言模型的构建基石。完成线上课程测验后，你将获得“亚马逊云科技 - 对话AI 构建者：从基础到应用的LLM全景培训”技能证书，这将成为你职业生涯中的

AGI，即人工智能通用智能，它代表了AI智商超过人类，能够执行聪明人的工作的能力。这是一个充满挑战和机遇的领域。在短期内，我们可能会高估AGI的能力，但在长期看来，AGI的潜力和影响力是不可低估的。随着技术的不断进步和应用的不断拓展，AGI将在医疗、教育、金融、交通等各个领域发挥重要作用，推动社会的进步和发展。AI大模型的发展为我们带来了无数的机遇和挑战。在这个过程中，我们需要积极拥抱AI大模型，

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软件架构的选择应基于业务需求、技术能力、团队经验等多方面因素。从单体到微服务，再到Serverless和新兴的服务网格与MaaS模式。每种部署模式都对应着不同的技术需求和业务场景，选择合适的架构模式对于提高开发效率、系统可维护性和业务扩展性至关重要。本文为大家提供了对不同软件架构模式的深入解析，希望能够帮助大家更好地理解每种架构的特点，以及它们在现代软件开发中的应用。