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本文介绍了Java开发大模型智能体的关键技术方案。在框架选择上推荐SpringBoot或Quarkus,并详细说明了集成大模型API的方法,包括HTTP客户端封装和流式响应处理。核心逻辑设计重点阐述了任务分解、记忆机制实现和状态机管理。文章还提供了性能优化策略(响应式编程、流式传输)、安全保障方案以及本地化部署方案,特别说明了ONNX模型加载和硬件加速实现。最后强调了自动化测试和持续优化的必要性,
摘要:本文介绍基于LLM的智能问答系统实现方案,包含核心技术选型(开源/商业LLM+RAG)、模块化架构设计(交互层/业务层/数据层/模型层)以及知识库优化方法(预处理/向量化/索引构建)。通过混合精度推理、缓存机制等策略优化系统性能,建立多维评估指标(准确性/响应速度/稳定性)。采用Kubernetes部署并实施持续迭代机制(数据闭环/A/B测试),在金融客服场景中实现问题解决率提升40%、响应
OpenCV 4.13.0 是2025年的重要版本更新,主要优化了核心模块、图像处理算法和跨平台性能。该版本重点修复了输入输出机制,大幅提升了ARM/RISC-V等平台的性能,增强了DNN、Python等语言绑定支持。图像处理模块获得密集更新,包括算法精度提升和多项性能优化。视频编解码、特征检测等模块也进行了功能增强和错误修复。构建系统支持最新编译器工具链,新增CUDA 13.0兼容性。这个版本在
RAG(检索增强生成)是为AI模型配备"专属知识库+搜索引擎"的技术,确保回答基于真实数据而非臆造。其核心形态包括:1)传统RAG:通过向量检索匹配知识片段;2)GraphRAG:基于知识图谱实现关系推理;3)AgenticRAG:具备自主任务拆解与执行能力。RAG通过上下文工程优化信息输入,大幅提升AI回答的准确性、时效性和可追溯性。应用场景涵盖客服系统、质检分析、旅游规划等
在未来的方法论中,Skills 可能不是由人类程序员预定义的,而是智能体在尝试解决问题的过程中,通过“尝试 -> 成功 -> 总结 -> 固化”循环自动生成的
开发板选择指南(如STM32、Arduino、Raspberry Pi)常用开发环境(Keil、IAR、Eclipse、PlatformIO)实时操作系统(RTOS)简介(FreeRTOS、Zephyr等)常见嵌入式处理器架构(ARM、AVR、RISC-V等)外设接口(GPIO、UART、I2C、SPI等)常见应用领域(消费电子、工业控制、医疗设备等)物联网(IoT)协议集成(MQTT、CoAP)







