本文深入解析了从传统RAG技术向GraphRAG演进的技术路径，详细介绍了知识图谱和本体论如何革新AI问答系统，让AI不仅能检索信息，更能真正理解和推理复杂知识关系，为企业级AI应用提供更精准、更具洞察力的解决方案。

今天发现一本不错的综述可以作为入门大模型技术的书籍。

大型语言模型，如OpenAI的GPT-4或Google的PaLM，已经席卷了人工智能领域。然而，大多数公司目前没有能力训练这些模型，并且完全依赖于只有少数几家大型科技公司提供技术支持。在Replit，我们投入了大量资源来建立从头开始训练自己的大型语言模型所需的基础设施。在本文中，我们将概述我们如何训练LLM（Large LanguageModels），从原始数据到部署到用户面向生产环境。

从流行的可穿戴追踪器中推导出个性化洞察需要复杂的数值推理，这对标准的大型语言模型提出了挑战，需要采用基于工具的方法，如代码生成。大型语言模型（LLM）代理在这一分析领域展现出了前景广阔但大多尚未开发的解决方案。我们推出了个人健康洞察代理（PHIA），这是一个系统，它利用多步骤推理、代码生成和信息检索来分析并解释行为健康数据。为了测试其能力，我们创建并分享了两个包含超过4000个健康洞察问题的基准数

从流行的可穿戴追踪器中推导出个性化洞察需要复杂的数值推理，这对标准的大型语言模型提出了挑战，需要采用基于工具的方法，如代码生成。大型语言模型（LLM）代理在这一分析领域展现出了前景广阔但大多尚未开发的解决方案。我们推出了个人健康洞察代理（PHIA），这是一个系统，它利用多步骤推理、代码生成和信息检索来分析并解释行为健康数据。为了测试其能力，我们创建并分享了两个包含超过4000个健康洞察问题的基准数

很多人做智能体时，会用“大模型 + 循环调用工具”的最简单架构。它好用，但常常很“浅”，一遇到复杂、长链路任务就容易跑偏、忘事、或停在半路。像 Deep Research、Manus、Claude Code 这类“深度”智能体，是怎么补上的？核心其实就四件事：

很多人做智能体时，会用“大模型 + 循环调用工具”的最简单架构。它好用，但常常很“浅”，一遇到复杂、长链路任务就容易跑偏、忘事、或停在半路。像 Deep Research、Manus、Claude Code 这类“深度”智能体，是怎么补上的？核心其实就四件事：

LangChain 和 LangGraph 出自于同一个团队，都被设计用于与 LLM 集成并协同工作，两者常被混淆。但顾名思义，两者有着显著的区别：

LangChain 和 LangGraph 出自于同一个团队，都被设计用于与 LLM 集成并协同工作，两者常被混淆。但顾名思义，两者有着显著的区别：

随着技术的进步、业务需求的快速增长，一个运维人员通常要管理上百、上千台服务器，运维工作也变得重复、繁杂。将运维工作自动化，能够把运维人员从服务器的管理时间中释放出来，让运维工作变得简单、快速、准确。换句话来讲，运维自动化是一组将静态的设备结构转化为根据IT服务需求动态弹性响应的策略，主要目的就是实现IT运维的质量，降低成本。