本文介绍了检索增强生成（RAG）技术，通过实时数据检索与文本生成技术结合，提升决策效率并自动化业务流程。文章详细解析了RAG的工作原理、核心优势、应用场景，并深入探讨了检索模块的混合检索策略、查询重写技术、细化排序模型及增量索引技术，以及生成模块的适配器机制、解码策略和事实一致性校验。最后，为企业提供了落地RAG的步骤和建议，强调RAG在AI大模型技术中的重要地位和广泛应用前景。

本文深入探讨了RAG应用中至关重要的文本分块技术，阐述了其如何通过提升检索相关性、优化效率、保障生成质量及适配长文档处理，全面影响RAG系统性能。文章详细解析了Java框架（如Spring AI）中的TokenTextSplitter和SentenceSplitter等工具，并介绍了固定长度、递归、按结构、按标点等多种分块策略及其适用场景，为程序员提供了一套实用的文本分块方法论，助力高效学习和应用

本文介绍了 Agentic RAG（自主检索增强生成系统）的概念和构建步骤，强调其能够自主判断是否需要检索、评估检索结果相关性，并在必要时自动改写问题重试，最终输出高质量答案。文章还展示了 Agentic RAG 的应用场景，如企业知识库问答、学术助手和产品客服，并指出其让 AI 具备自主决策能力，是未来 AI 发展的重要方向。

本文深入探讨了开发大模型时理解问题本质的重要性，强调了明确核心目标、输入输出、约束规则及环境状态的关键性。同时，分析了问题复杂度，包括状态空间、动态性与不确定性、规划深度广度、目标模糊性及数据需求等维度。文章指出，理解问题本质与复杂度是指导Agent开发决策的关键，影响技术选型、数据策略、评估指标、人机协同设计及MVP定义。最后，作者建议初学者系统学习大模型知识，避免零散教程，通过完整的学习路线和

本文深入解析LangGraph框架中的核心概念Handoffs（交接）和Supervisor（主管）模式，通过实例代码展示如何构建复杂的多智能体系统。文章涵盖LangGraph优势、状态管理、流式处理、Human-in-the-loop等关键特性，并探讨Swarm与Supervisor模式的选型及性能优化策略。适合想学习AI大模型技术的程序员和小白，助你掌握构建生产级多智能体系统的关键技术。

文章指出当前AI应用开发中“唯模型论”的误区，强调Prompt与Context协同的重要性。通过20+AI应用开发经验，文章系统讲解了如何做好Prompt与Context协同，并基于Dify平台给出低代码实操方案。内容涵盖Prompt与Context的核心概念、协同逻辑、常见误区，以及Dify平台在Context分层管理、Prompt工程、复杂流程编排等方面的实战应用。文章最后提供了优化方法论和实

本文深入解析了AI智能体、智能体式AI、智能体架构和智能体工作流等概念，详细阐述了智能体工作流的核心组成部分、模式、用例和优缺点。文章重点介绍了智能体式RAG，并分析了其在企业中的应用场景和实际案例，如Claygent和ServiceNow AI Agents。通过学习本文，读者可以了解智能体工作流的运作原理，以及如何在实际工作中应用智能体技术，从而更好地把握AI大模型的风口。

Agent Skills是下一代AI应用的核心，它将LLM与可编程、可组合、可复用的技能模块深度结合。通过意图识别、输入契约、执行逻辑和输出规范的标准化封装，开发者可以构建灵活、可维护的智能体系统。完整的Agent系统架构包括用户接口层、LLM Agent Core、Skill Orchestrator、Skill Registry和外部服务，确保系统的解耦性、可观测性与可扩展性。Agent Sk

文章指出大模型Agent的开发重心已从Prompt Engineering转向Flow Engineering（工作流工程）。核心在于构建规划、记忆（RAG）和工具使用的架构体系，而非依赖单一提示词。作者建议利用LangGraph等框架进行任务编排，采用小模型蒸馏控制成本，并关注Multi-Agent协作模式，强调工程化思维与数据质量才是Agent落地的关键。

摘要 本文回顾了GPU技术的发展历程及其核心设计思想。从早期的固定管线渲染到可编程着色器的诞生，再到统一着色器架构的出现，GPU逐步演变为通用计算平台。现代GPU通过芯片瘦身、SIMT技术和多核并行设计，显著提升了并行计算能力。这些特性使得GPU特别适合深度学习等需要大规模并行计算的应用场景。文章还分析了GPU与CPU在架构设计上的差异，解释了为何GPU在图形渲染和深度学习领域具有显著性能优势。