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"检索增强生成”（RAG）系列教程1：该教程介绍了如何从头开始构建RAG应用。

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《MineAgent: Towards Remote-Sensing Mineral Exploration with Multimodal Large Language Models》介绍了一种名为MineAgent的模块化框架，旨在利用多模态大语言模型（MLLMs）解决遥感矿物勘探中的关键挑战。传统矿物勘探方法依赖人工专家分析遥感图像，耗时且难以规模化。MineAgent通过分阶段推理和层次化

本文基于openEuler 22.03 LTS SP1操作系统，构建了一个完整的食谱知识图谱与智能问答系统。研究采用鲲鹏920处理器架构，部署Neo4j 5.12图数据库作为知识存储引擎，通过Python生态实现数据采集、处理和知识图谱构建。系统创新性地设计了"食材-食谱-营养"三维实体关系模型，并开发了基于BERT的语义解析模块，将自然语言问题转换为Cypher查询。文章详细

本文分享了构建高效AI智能体的实用经验。文章指出，成功的智能体实现往往采用简单可组合的模式，而非复杂框架。主要内容包括： 区分工作流（预定义路径）和智能体（动态决策） 建议从简单方案开始，仅在必要时增加复杂性 介绍了6种核心工作流模式（提示词链、路由、并行化等）及其适用场景 强调智能体适合开放式任务，但需注意成本和错误风险 提出三大核心原则：保持简单性、透明度和精心设计接口 文章建议开发者先直接使

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Plan&Act的核心思想是，首先针对用户的目标提出一系列具体的操作，之后依次完成各个操作，如果未达成目标则会重新规划。

摘要： Dify是一款开源大语言模型(LLM)应用开发平台，融合Backend as Service和LLMOps理念，支持快速构建生产级生成式AI应用。其核心优势包括全栈技术集成（支持数百模型、RAG引擎、Agent框架等）、开源可控、高效开发等特点，适用于创业加速、业务集成、企业级基建等场景。本文提供了详细的Docker Compose部署指南，涵盖环境准备、部署步骤、服务管理及常见问题解决，