本文详细介绍了如何将Dify与RAGFlow集成使用，打造更强的大模型知识检索系统。通过在RAGFlow创建知识库并获取API KEY，然后在Dify中设置外部知识库API连接，实现了两个工具的优势互补。这种集成方式充分发挥了Dify的工作流能力和RAGFlow出色的文档解析与知识召回功能，使知识检索更加准确可靠。教程包含完整操作步骤和测试验证，为开发者提供了一套实用的智能体构建解决方案。在智能体

简单讲，RAG 就是：在回答前先去拉取外部知识，再把这些文本作为上下文喂给大模型，由模型在此基础上生成更贴近事实的输出。它把“模型参数里的通用知识”和“企业自己的私有知识”拼在一起，降低幻觉、提升回答的准确性。图 1：RAG 参考架构 [3]办公与协作：邮件、文档库（如 Google Drive/SharePoint）、沟通工具（如 Teams/Slack）网站与公开内容：内外部网站、Wiki/门

本文详细介绍了使用LangChain和LangGraph进行提示工程，构建AI智能代理的核心技术。涵盖基础模板、智能链构建、高级编排、多代理协作及生产实践，通过代码示例展示从简单客服到复杂分析工具的开发方法，帮助开发者掌握现代AI应用开发，打造能处理多步骤推理和动态决策的智能系统。AI 的世界正在飞速演变，从简单的问答系统升级成了复杂、多步骤推理的智能代理。

查询路由就像一个智能决策中心，在收到用户问题后，它会先停下来思考，而不是直接盲目地在所有资料里进行“大海捞针”。它根据用户问题的类型，决定下一步的路径怎么走：是从内部数据库A查找？还是从外部知识库B获取信息？甚至是直接上网搜索。这个预检索的优化策略，就是为了确保系统从一开始就走在正确的道路上，大大提升了回答的精准度和效率。总之，查询路由（Query Routing）是在构建高级RAG系统比较常见的

本文详细介绍LangGraph框架的核心特点与应用场景，对比分析其与Dify、Coze、n8n等平台的差异。通过实战案例，展示如何使用LangGraph构建AI工作流生成大模型应用开发书籍，包括环境配置、节点设计、状态管理和内容生成等关键步骤。文章强调LangGraph在处理复杂AI工作流、多智能体协作和状态管理方面的优势，为开发者提供了从理论到实践的完整指南。

近年来，大型语言模型（LLM）智能体已成为AI领域的热点，它们能自主使用工具、进行多步推理，完成复杂任务，如深度研究、代码生成、多轮对话等。然而，现有的LLM智能体面临两大困境：一是依赖，缺乏灵活性，无法适应新环境；二是通过来实现适应，虽然灵活但成本极高，且容易发生“灾难性遗忘”，不适合持续学习。本论文正是针对这一挑战提出的创新解决方案。作者受人类记忆机制启发，提出了一个，智能体通过不断积累成功和

这10种RAG变体代表了检索增强生成领域的最新进展。它们解决了AI系统在处理复杂任务时的精确性、速度和上下文理解等问题。随着RAG技术的不断演进，开发者可以根据需求选择合适的变体，应用于不同的领域和场景，解锁AI技术的新潜力。通过Zilliz Cloud的托管Milvus服务，开发者可以轻松地部署这些先进的RAG变体，推动AI技术的发展，助力各行业创造更加智能和高效的系统。

MoE（Mixture-of-Experts）即混合专家模型，其核心思想是将多个不同的“专家”模型组合在一起，每个专家模型擅长处理特定类型的数据或任务。MoE模型通过门控网络（gating network）来决定对于给定的输入，应该由哪些专家模型进行处理，然后将这些专家模型的输出进行加权组合，作为最终的输出。

视觉推理是一种能够准确回答涉及复杂推理和图像问题的能力。目标是让VLM模型在回答与图像相关的问题之前进行推理和思考。

AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！