import re# 1. 加载文档（以政策文本为例）# 2. 定义锚点匹配规则（可根据文档类型自定义）ANCHOR_PATTERN = r"条款\d+：" # 匹配“条款1：”“条款2：”等政策锚点CHUNK_BASE_LENGTH = 500 # 锚点后基础分片长度CHUNK_OVERLAP = 50 # 分片重叠长度"""基于锚点的分片核心函数"""# 提取所有锚点位置return [tex

文解析DeepSeek技术中MoE架构如何通过稀疏激活实现万亿参数效率革命，以及Agentic AI如何使模型从被动响应转向主动协作。文章探讨下一代训练方法、对抗幻觉的解决方案，以及开源生态对AGI发展的推动作用，指出MoE+Agentic架构将引领大模型向超级专家系统、社会智能体和可解释AI方向发展，为开发者提供大模型技术演进路线图。——从DeepSeek技术交底看大模型未来。

文章全面介绍了大模型Prompt工程，包括Prompt的组成结构、Velocity与Jinja2模板语法应用、调优技巧（如处理幻觉、优化指令顺序），以及Context工程在复杂场景下的系统化解决方案。针对不同客群和业务需求，提供了"Select Context"和"Compress Context"等方法，帮助开发者构建高效精准的大模型交互体验，是程序员提升Prompt工程能力的实用指南。2.1注

提示词中重要的内容放后面主要处于两个方面的考虑近因偏差在提示词中，后面的指令确实通常对生成结果有更大的影响。模型往往会优先执行更好地记住最后看到的指令。上下文处理模型有上下文长度，如果我们的提示词指令过长超过了上下文最长要求，那么大模型指令截取的时候就有可能前面的指令没截取到，只执行后面的内容，我们输入前面的指令就失效了。我们在写提示词的过程中，建议将重要的“提示词”放在最后，大模型在处理长文本时

通过LLaMA‑Factory微调模型，我们成功把一个通用的AI模型变成了医疗问答专家。整个过程其实并不复杂：准备数据→配置参数→开始训练→测试效果→导出模型。当然，这只是入门级的操作。想要训练出更好的模型，还需要在数据质量、参数调优、模型评估等方面下更多功夫。但不管怎么说，你已经迈出了AI模型微调的第一步，这就是一个很好的开始！记住，AI的世界没有标准答案，只有不断的尝试和优化。今天你学会了用L

本文对比了PDF文档中三种OCR技术方案：只提取位图OCR、全页渲染OCR和仅对含图页渲染OCR。实验表明，第三种方案在准确性和效率间取得最佳平衡，显著减少不必要的OCR操作，提高处理速度。对于包含数学公式等复杂内容的PDF文档，全页渲染效果优于仅提取位图。该方案尤其适用于图片较少的文档，能有效降低计算量，提升PDF文本提取效率。

语义鸿沟：用户提问的方式和文档中表述的方式可能截然不同。例如，用户问“如何解决屏幕常亮”，而文档中写的是“禁用睡眠模式”。传统的字面匹配方法在此失效。词汇不匹配：同一概念的不同表述、同义词、缩写等。如“AI”与“人工智能”，“NLP”与“自然语言处理”。数据质量：知识库本身的格式混乱、噪声多、长度不一，都会严重影响检索效果。效率与精度权衡：在海量数据中实现近似最近邻搜索（ANN）既要快，又要准，需

Dify 是一款近年来热度极高的全能型开源无代码 AI 平台，截至 8 月底已经获得 112K Star✨。它的定位是开源的 LLM 应用开发平台。直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 、Agent、模型管理、可观测性功能等，可以帮助用户快速从原型走向生产环境。官网： https://dify.ai/开源地址： https://github.com/langgenius/difyDify 的另一

TTD-DR是一种创新的测试时扩散深度研究代理，通过将报告生成建模为扩散过程（噪声草稿→去精炼→清晰报告），结合组件自进化机制和动态闭环设计，解决了传统LLM在生成复杂研究报告时丢失全局上下文的瓶颈。实验证明该方法在金融、生物医学等领域显著超越现有方案，为AI研究助手提供了新范式，具有广泛的应用价值。当前基于大语言模型（LLM）的深度研究代理（DR Agent）在生成复杂研究报告时面临关键瓶颈：传

REFRAG 不修改基础 LLM 解码器架构，通过 “预训练 + 微调” 让解码器学会理解和利用编码器生成的压缩块嵌入。对齐阶段：通过 “重建任务” 让编码器生成的块嵌入能准确还原原始上下文，同时让投影层将块嵌入映射到解码器兼容的维度（解决 “压缩后信息丢失” 问题）。优化阶段：通过 “课程学习” 降低训练难度，让模型从单块重建逐步过渡到多块处理，避免直接训练长序列导致的优化困难（解决 “多块压缩