AI 智能体和以前的 AI 有啥不一样 —— 传统的聊天机器人、AI 助手，本质就是 “只会回话的信息员”。比如你问 “明天广东天气咋样”，它能告诉你温度，但要是说 “帮团队订下周去广东的机票和酒店”，它顶多给你列几个订票链接，剩下的查航班、比价格、填信息，还得你自己动手。但 AI 智能体不一样，它是 “能自己琢磨、自己办事的帮手”。

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单卡显存无法加载完整模型的问题。之所以使用分片推理，主要原因是大模型参数量动辄。

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本文详细介绍基于LangGraph构建的GraphRAG多智能体系统实现，该系统作为智能食物助手，能处理食谱发现、购物清单生成和超市产品定位等复杂场景。通过结合语义搜索和Cypher查询，在Neo4j知识图谱上执行多步骤推理，解决了传统RAG在结构化关系建模、多步推理和可解释性方面的不足。文章提供了从零开始构建系统的完整指南，展示了GraphRAG在需要结构化数据、复杂关系和可解释性应用中的优势。

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在传统报销流程中，手工录入电子发票信息一直是个棘手难题。财务人员需逐张核对发票上的开票日期、金额、税号等内容，不仅耗费大量时间，而且人工操作难免出现数据录入错误，一旦出现疏漏，后续核查纠错工作更是繁琐，极大影响报销效率和财务数据的准确性。同时，纸质发票易损毁、丢失，且非结构化数据难以直接用于深度分析，难以满足现代财务管理对数据精细化的需求。与之形成鲜明对比的是，在财务、税务及审计等领域，批量识别