本文系统梳理了从LLM到Agentic AI的技术演进历程，从Agent概念溯源出发，分析了单智能体的局限性与多智能体的协作优势，阐述了Agentic AI的核心特征与本质内涵。文章指出，技术组合带来的能力涌现是推动AI从被动对话工具向主动智能伙伴进化的关键，Agentic AI作为通向AGI的重要前站，正在重塑人类与智能系统的协作范式。

摘要会先基于inquery使用上面的打分排序逻辑，去存储中召回相关信息，并基于以下Prompt，对每条信息进行总结。输出是新闻总结和新闻对资产的[正面，负面，中性]的概率，概率加和为1，这里可以直接取logprobs进行归一化。单个人感觉直接使用概率最高的标签，同时丢弃熵值较高的新闻可能噪声更低一些。

学习AI大模型从零基础入门到精通是一个循序渐进的过程，涉及到理论知识、编程技能和实践经验。下面是一份详细的指南，帮助你从头开始学习并逐步掌握AI大模型的构建与应用。

真的一言难尽，好东西总是被坏人盯上。所以最近突然就爆火了很多网上教程教大家本地部署 DeepSeek R1，但本地部署的 DeepSeek R1 基本上都是残血版，因为美国的显卡封锁，加上昂贵的显卡价格，普通人哪有可能可以有那么多好的显卡来部署满血版…以下是本地部署前要好好考虑的几点：本地部署 DeepSeek 需要高性能硬件，普通电脑难以满足其需求。部署 DeepSeek 成本高昂，电费消耗大，

自主智能体长期以来一直是学术界和工业界的研究焦点。以往的研究通常侧重于在孤立环境中训练知识有限的智能体，这与人类的学习过程有很大不同，使得智能体难以做出类人决策。近年来，通过获取大量网络知识，大型语言模型（LLMs）展现出了达到人类水平智能的潜力，导致基于LLM的自主智能体研究激增。在本文中，我们对这些研究进行了全面综述，从整体角度对基于LLM的自主智能体进行了系统回顾。我们首先讨论了基于LLM的

DeepSeek作为一款功能强大的AI开发平台，为用户提供了从数据准备、模型训练到部署应用的全流程支持。通过本文的详细讲解和实操指南，相信你已对DeepSeek的核心功能有了深入了解。无论你是AI新手，还是希望进一步提升技能的开发者，DeepSeek都能帮助你快速实现AI应用的构建与优化。现在，就登录DeepSeek平台，开启你的AI之旅吧！相信不久的将来，你也能逆袭成为AI大神！

DeepSeek-R1-14b是一个强大的大语言模型，通过Ollama在本地部署这个模型，我们可以在保护隐私的同时享受高质量的AI服务。本指南将详细介绍如何在本地完成部署。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！创建一个名为Modelfile通过本指南的步骤，您应该已经成功在本地部署了DeepSeek-R1:14b模型。记住，模型的性能表现会受到硬件配置和参数设置的影响，建议根据实际使

Agentic RAG 是一种基于AI Agent的增强型RAG（检索增强生成）架构，旨在处理复杂的企业文档需求。与经典RAG不同，Agentic RAG通过引入AI Agent的任务规划与工具协调能力，能够应对跨文档、多类型信息的复杂查询场景。其架构包括多个RAG引擎（如向量索引、摘要索引等），每个引擎由ToolAgent管理，而TopAgent则负责全局协调。这种架构不仅保留了RAG的基础检索

大模型应用领域已经呈现出多样化的发展态势，技术和参数的更新速度也相当迅猛。开源社区在推动大模型应用方面发挥着重要作用，不仅如此，还涌现了诸多在线LLM对话问答和知识库检索应用。许多这类应用甚至只需注册即可免费使用，在日常工作中，笔者也经常依赖LLM，并已将其视为不可或缺的工具之一。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！举例来说，在搜索领域，传统的基于搜索引擎的检索有时无法与LLM的准

LangChain提供了100多种不同的文档加载器，包括PDF在内的非结构化的数据、SQL在内的结构化的数据，以及Python、Java之类的代码等。从这些向量中，我们可以看到“国王”和“皇帝”这两个词的向量在某种程度上是相似的，而与“苹果”这个词相比，它们的向量则相差很大，因为这两个概念在语义上是不同的。总的来说，Ollama是一个高效、功能齐全的大模型服务工具，通过简单的安装指令和一条命令即可