2026 年一晃已经过半，AI 大模型的热潮不仅没有降温，反而持续升温！金融行业用大模型做风控、医疗依靠 AI 解析影像，电商、制造、教育各行各业，都在把 AI 融入日常业务。曾经热闹的 “百模大战”，早就告别单纯比拼模型参数，正式进入落地应用时代。懂业务、懂 AI、能做出可上线项目的大模型开发工程师，岗位缺口大，薪资待遇十分可观。风口再好，不如手握高薪 offer 实在。行情火热，普通人、程序员

大模型虽然智能，但似乎在面对各种问题时仍显得力不从心。许多用户在运用大模型时，可能都会遇到这样的困惑。举例来说，询问 DeepSeek 关于即将到来的清明节的习俗，AI 能够信手拈来地提供答案；然而，当要求它制定一份为期三天两晚的清明旅行计划时，其给出的方案似乎总是不够完美。原因显而易见，在制定旅行计划时，大模型缺少了天气、机票、铁路、导航、酒店等重要数据与工具的接入。这就好比一个极具智慧的大脑，

我曾经尝试过构建知识图谱，但没有成功。对企业或团队而言，构建知识图谱的好处远远不值付出的巨大努力。不过，那时 LLM 还没有出现。当我得知 LLM 可以从纯文本中提取图谱信息，并将其存储到像 Neo4J 这样的数据库时，我非常震惊。但这些实验性的功能仍然不够完善。我认为它们目前还不适合直接用于生产环境，至少需要进行一些调整和优化。在这篇文章中，我介绍了两种帮助我提升知识图谱构建质量的技术。希望对你

我们已经成功实现了RAG的检索组件。接下来，我们将引入一个提示，利用集成混合检索器提供的上下文来生成响应，从而完成RAG链的实现。

创建 src/configs 文件夹并在其中添加 configuration.ts 文件。

可能有很多小伙伴并不知道大模型算法岗和大模型开发岗有什么区别？今天我给大家收集了一些高赞回答，需要的可以了解一下！围城外的人，可能会以为开发岗是工地里搬砖的，而算法岗是类似建筑师指导别人搬砖的。但实际上，这种感觉肯定是的。互联网公司发展到现在，算法岗和开发岗本质更像是两种不同型号的螺丝钉，只是处于流水线位置不同而已。并且，很多算法岗需要做的工程量也越发像开发岗看齐，已经远不是当个“调包侠”就能过关

本文使用LangChain+ChatGLM来实现一个简单的基于本地知识库的问答系统，可以在完全不使用openai提供的api来完成本地知识库问答系统的搭建，如果有需要做本地私有化知识库问答系统的，可以参考此方案。

选择部署框架的关键在于任务需求。只有根据实际需求来确定合适的框架，才能确保项目的顺利推进和成功实现。因此，在选择部署框架时，我们应该深入了解框架的特性、优缺点以及适用场景，综合考虑项目规模、技术栈、资源等因素，从而选择最适合的框架来支撑项目的实施。这样不仅可以提高开发效率，还能降低项目风险，确保项目的顺利推进和最终成功。

智能体（AI Agent），正在将用户对大语言模型的使用分成两种截然不同的方式：同样是写一篇文章，在非智能体工作流中，用户输入提示词，然后等待大模型生成答案的整个过程，就像中间不使用退格键而从头到尾打出一篇文章；有了智能体工作流的加入，当用户在写作过程中碰到需要联网查资料时，就可以借助大模型对话框之外的内容，修改文章。加入工作流程更容易迭代的智能体后，用户最终的成稿效果无疑将更好。具体能有多好？百

看了那么多chatGPT的文章，作为一名不精通算法的开发，也对大模型心痒痒。但想要部署自己的大模型，且不说没有算法相关的经验了，光是大模型占用的算力资源，手头的个人电脑其实也很难独立部署。就算使用算法压缩后的大模型，部署在个人电脑上，还要忍受极端缓慢的计算速度以及与chatGPT相差甚远的模型效果。有什么办法能够部署属于我们自己的大模型呢？有编程基础：作为一个合格的程序员，这应该是必备素质。