如果你用过手机输入法的“自动补全”、聊天机器人的“上下文猜测”，或是搜索引擎的“查询建议”，那你已经在和N-Gram打交道了。这个诞生于上世纪80年代的统计语言模型，看似“古老”，却仍是今天轻量级AI应用的“基石”——它像一把“语言密码钥匙”，帮机器理解“你下一个词会说什么”。本文从程序员的视角拆解N-Gram：它是什么、怎么工作、为什么现在还在用，以及如何用代码实现。N-Gram不是“AI的过去

在大模型应用开发领域，LangChain的工具（Tools）组件是实现AI与真实世界交互的关键桥梁。2025年，基于LangChain构建的AI应用中，超过75%集成了外部工具，其中SerpAPI（搜索工具）和LLM-Math（数学计算工具）是最常用的两种工具。Tools本质上是封装了特定功能的可调用单元，允许大语言模型突破纯文本生成的局限，执行搜索、计算、数据库查询等外部操作。本文将从技术本质出

当你决定为产品加入“智能问答”功能时，可能会在 GitHub 上看到两个热门选项：LangChain 和 LightRAG。前者星标超 10 万，生态庞大；后者轻巧简洁，专为效率而生。但对大多数 Web 开发者而言，盲目选择“更流行”的工具，反而会陷入过度工程化的泥潭。理解两者的本质差异，是避免技术选型失误的第一步。

当大模型能生成“像《星际穿越》的硬科幻剧本”，当电商APP能根据你的浏览记录推荐“你可能喜欢的机械键盘”，背后的核心逻辑其实是向量检索——把文本、图像、商品等所有信息转换成高维向量，再用算法找到“最像”的那个。而支撑这一切的，正是向量数据库（Vector Database）。本文针对程序员群体，从技术原理、工程实践、产业落地三个维度，拆解FAISS、Milvus、Pinecone三大主流向量数据库

在企业数字化转型中，本地知识库正成为刚需——既避免敏感数据上传云端的隐私风险，又能实现快速的个性化检索。但传统关键词检索无法理解语义（比如搜“如何降低生产次品率”，找不到“减少 manufacturing defects”的文档），纯向量检索又可能因语义编码不够精准导致结果偏差。DeepSeek（深度求索）的大模型提供了强大的语义编码能力，Faiss（Facebook AI Similarity

在构建基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）的AI Agent应用时，Web开发者常遇到一个核心瓶颈：检索返回的上下文过长、冗余甚至包含噪声，导致大模型响应慢、成本高、答案偏离重点。而 Advanced-RAG 中的 上下文压缩（Context Compression）与过滤（Context Filtering） 技术，正是解决这一问题的关键。本文将从Web开发

在构建AI问答系统时，很多Web开发者会直接采用“用户输入 → 向量检索 → LLM生成”的经典RAG（Retrieval-Augmented Generation）流程。这就像我们在电商网站实现一个商品搜索框：用户输入“轻薄笔记本”，系统返回匹配的商品列表。但问题来了：用户的问题往往模糊、简略甚至带有歧义。比如：“怎么处理合同违约？”“推荐适合初学者的Python框架”传统RAG只用原始问题做一

在传统Web开发中，我们常常需要与产品经理反复沟通，将模糊的业务需求转化为清晰的技术方案。这个过程本质上是一种上下文对齐：确保前后端理解一致、接口设计合理、用户体验流畅。而在AI应用开发中，尤其是基于大语言模型（LLM）构建智能体（Agent）时，提示词（Prompt）就是我们的“产品需求文档”。一个模糊的提示词，就像一句“做个好看的登录页”——模型不知道“好看”是简约风、科技感，还是暗黑模式。而

在AI应用开发浪潮中，越来越多Web开发者希望将自身技术栈延伸至AI领域。然而，面对“Agent”“RAG”“提示词工程”等术语，不少前端或后端工程师感到无从下手。本文将从Web开发者的视角出发，通过类比熟悉的开发场景（如API调用、状态管理、组件复用），系统讲解如何基于Advanced-RAG架构优化Agent提示词，并提供可运行的Node.js + React端到端项目示例，助你平滑转型AI应

在传统Web开发中，我们常常需要对用户需求进行“翻译”和“细化”——比如产品经理说“页面要快”，我们需要转化为“减少首屏加载时间、启用懒加载、压缩静态资源”等具体技术方案。这种将模糊需求转化为可执行指令的过程，其实与AI提示词（Prompt）优化高度相似。当你向大语言模型（LLM）输入一句模糊的提示，比如“帮我写个登录页”，模型可能返回一个基础HTML片段；但如果你提供更结构化的上下文：“使用Re