摘要： Skill技术通过"懒加载"机制优化AI编程的Token消耗，采用三层架构（元数据/指令/资源）实现按需加载。与传统Prompt一次性加载所有规则不同，Skill仅在任务匹配时激活相关模块，实测可节省90%以上Token。类比智能点餐系统，Metadata层快速筛选技能，触发后才加载具体指令和资源，既提升效率又降低成本。该设计类似编程中的懒加载模式，适合多技能复杂场景，

RAG多模态数据处理技术详解：融合文本、图像、音频、视频等多种数据类型的智能处理系统。通过统一向量空间实现跨模态检索与语义对齐，提供更丰富的交互体验。文章从专业原理到生活案例，系统介绍了该技术的核心架构（如Gemini模型）、应用场景（如智能对账、多媒体汇报）及未来发展方向。关键技术包括多模态嵌入、统一向量表示和跨模态检索，解决了传统系统信息类型单一、语义理解有限等问题。

摘要：ChatPDF-Faiss是一个基于FAISS向量数据库和阿里云DashScope API的PDF智能问答系统。该系统通过PyPDF2提取PDF文本内容，使用递归字符分割器将文本分块，并利用DashScope Embeddings生成文本嵌入。FAISS用于高效检索相似文本，结合Tongyi大语言模型生成智能回答，同时显示回答来源页码确保可追溯性。项目支持向量数据库的本地保存与加载，便于重复

摘要：Coze工作流并非传统"流水线"，而是AI的智能决策中枢。它通过条件判断、循环和分支节点实现非线性决策，解决"遇到不同情况该如何处理"的难题。工作流包含三大核心构件：逻辑判断节点、循环节点、变量与上下文。相比固定步骤的编排，工作流更像拥有判断力的AI厨师，能根据实际情况动态调整。在电商客服等复杂场景中，工作流可并行处理多个意图并整合结果。设计时需避免三

摘要：Coze工作流并非传统"流水线"，而是AI的智能决策中枢。它通过条件判断、循环和分支节点实现非线性决策，解决"遇到不同情况该如何处理"的难题。工作流包含三大核心构件：逻辑判断节点、循环节点、变量与上下文。相比固定步骤的编排，工作流更像拥有判断力的AI厨师，能根据实际情况动态调整。在电商客服等复杂场景中，工作流可并行处理多个意图并整合结果。设计时需避免三

Query 改写技术是 RAG 系统中的重要组成部分，本项目实现了多种类型的查询改写功能，为智能问答系统提供了有力支持。通过自动识别和改写用户查询，系统可以更准确地理解用户意图，提高检索质量和回答准确性。结合多模态信息，处理包含图片、语音的查询引入用户个性化信息，提供定制化的查询改写与知识图谱结合，提高查询理解的深度和准确性开发更多领域特定的查询改写策略。

摘要：ChatPDF-Faiss是一个基于FAISS向量数据库和阿里云DashScope API的PDF智能问答系统。该系统通过PyPDF2提取PDF文本内容，使用递归字符分割器将文本分块，并利用DashScope Embeddings生成文本嵌入。FAISS用于高效检索相似文本，结合Tongyi大语言模型生成智能回答，同时显示回答来源页码确保可追溯性。项目支持向量数据库的本地保存与加载，便于重复

摘要：ChatPDF-Faiss是一个基于FAISS向量数据库和阿里云DashScope API的PDF智能问答系统。该系统通过PyPDF2提取PDF文本内容，使用递归字符分割器将文本分块，并利用DashScope Embeddings生成文本嵌入。FAISS用于高效检索相似文本，结合Tongyi大语言模型生成智能回答，同时显示回答来源页码确保可追溯性。项目支持向量数据库的本地保存与加载，便于重复

很多开发者接触AI的路径是：Prompt → Prompt工程 → Prompt模板 → Prompt复用。这条路径的终点，一定会把Skill误解为“高级Prompt”。但Agent工程的起点是另一条路：能力拆分 → 运行时决策 → 上下文控制 → 按需加载。这两条路，中间没有自然过渡，需要我们有意识地转换思维。记住这个比喻：Rule是AI的“宪法”（恒定不变，普遍适用），Skill是AI的“专业

很多开发者接触AI的路径是：Prompt → Prompt工程 → Prompt模板 → Prompt复用。这条路径的终点，一定会把Skill误解为“高级Prompt”。但Agent工程的起点是另一条路：能力拆分 → 运行时决策 → 上下文控制 → 按需加载。这两条路，中间没有自然过渡，需要我们有意识地转换思维。记住这个比喻：Rule是AI的“宪法”（恒定不变，普遍适用），Skill是AI的“专业