随着 Llama、Mistral、Gemma 等开源大语言模型（LLM）的出现，我们越来越能感受到 LLM 的力量，而本地运行基于 LLM 的 RAG 应用的需求越来越强烈。在将应用推至生产环境前，我们往往都需要先本地运行和测试。因此，本文将介绍如何使用 Ollama、Llama 3 和 Milvus 向量数据库在本地部署一个检索增强生成（RAG）应用。本文将使用到的软件和工具包括：LangCha

将函数调用（Function Calling）与 LLM 相结合能够扩展您的 AI 应用的能力。通过将您的大语言模型（LLM）与用户定义的 Function 或 API 集成，您可以搭建高效的应用，解决实际问题。本文将介绍如何将 Llama 3.1 与 Milvus 和 API 等外部工具集成，构建具备上下文感知能力的应用。01Function Calling 简介诸如 GPT-4、Mistral

vLLM 是一个简单易用的 LLM 推理服务库。加州大学伯克利分校于 2024 年 7 月将 vLLM 作为孵化项目正式捐赠给 LF AI & Data Foundation 基金会。欢迎 vLLM 加入 LF AI & Data 大家庭！????在主流的 AI 应用架构中，大语言模型（LLM）通常与向量数据库配套使用，用于构建检索增强生成（RAG）应用，从而解决 AI 幻觉问题。

对于查询的每个 token 向量，找到文档中最匹配的 patch（最大内积），然后将所有 token 的最大匹配分数求和，作为该文档的总分。这套架构唯一的小代价，是ColQwen2约4.4GB的模型体积，以及图片编码比文本编码稍高的推理耗时，但对比它带来的检索精度与兼容性提升，在绝大多数实际场景中，都是完全可以接受的。是的，相比相比上一代Qwen3-Max的万亿参数，尺寸变小了，但性能基本持平甚至

—清楚自己的业务场景和数据长什么样，用自己的数据搭一套能快速验证新模型的测试流程，新东西出来的时候跑一轮就知道行不行。另一边，335M 以下的模型在 4K 字符（大概 1000 tokens）就掉到了 0.46-0.60——如果你的 RAG 系统文档平均超过 2000 字，用这些模型需要留意。如果不需要维度压缩，这个项目的参考价值有限。，覆盖 API 服务和开源本地部署两种形态，也加上了 Open

本文介绍了Anthropic推出的Skills工具调用标准，相比传统MCP方法具有更精简的上下文、更高标准化和更强可控性。文章详细讲解了Skills的目录结构（SKILL.md核心文件、scripts执行脚本、templates文档模板和resources参考资料），并以创建Milvus Skills为例，演示了如何通过自然语言描述自动构建RAG系统或Milvus Collection。实战部分包

他开篇明确指出，当下AI Agent要实现真正的实用化，可靠的记忆系统是不可或缺的核心前提，传统仅依赖大模型上下文窗口的模式存在天然局限——即便窗口持续扩容，也如同内存再大仍需磁盘存储，而向量数据库正是AI Agent的“外置大脑”，承载着长期记忆的存储、检索与更新核心需求。随着非结构化数据的爆发与AI技术的快速迭代，向量数据库作为核心支撑技术，正与AI Agent、AI搜索、对话助手等各类场景深

指的是短期、非持久化记忆，仅在会话启动时注入一次，会话结束后销毁，主要用于让模型适配当前场景（如移动端简化回复格式），不影响长期记忆。，是长期、可编辑的核心记忆，用于记录用户稳定属性（，如姓名、职业目标、过往经历、项目成果、学习偏好），每次对话都会强制注入。具体来说，模型会选择性的记住我们每次与它交互的过程，以及产生的结论，这些数据可以被实时写入、快速检索、并且以短期记忆、用户属性、长期记忆等形式

本文介绍了基于AWS云平台构建企业级RAG（检索增强生成）系统的实践方案。针对传统大模型在企业应用中的知识时效性差、幻觉率高等问题，提出采用MVC架构设计，整合AWS Bedrock、Nova模型、Titan Embeddings和Zilliz Cloud等组件。文章详细阐述了系统架构设计思路、技术选型依据（包括AWS Lambda、Bedrock多模型支持、Zilliz向量数据库优势等），并提供

摘要： Claude Code针对企业级本地AI编程场景的存储痛点，提出了一套系统化解决方案。通过多项目物理隔离（路径编码+独立存储）、实时持久化（JSONL流式写入）、完整消息链追溯（uuid+parentUuid）和操作可撤销（文件历史快照）四大机制，解决了传统方案在数据隔离、崩溃恢复、上下文追溯和操作回滚等方面的问题。采用三级配置体系（全局/本地/项目）实现灵活管理，配合插件扩展架构，在保障