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Spring AI 驱动的企业级 RAG 系统:从技术原理到落地实践,一文看懂!
摘要: RAG(检索增强生成)技术通过结合外部知识库检索与大模型生成能力 JRAG(检索增强生成)技术通过结合外部知识库检索与大模型生成能力,有效解决传统大模型的幻觉多、知识更新慢等问题。其工作流程分为检索(从向量化知识库匹配相关信息)、增强(将检索结果整合到提示中)和生成(基于增强提示输出答案)三个阶段。RAG的优势包括减少幻觉、支持知识实时更新、处理私有数据、可追溯答案来源且成本较低。核心组件
虚拟独立页面应用是基于框架的动态渲染模块,核心能力是通过“中间件”实现“业务数据-静态模板-页面渲染”的自动化流程。支持互联网(Online)与内网(wlzcinnernet)双环境部署,可快速实现订单详情、用户中心、商品列表等页面的动态生成,适用于“一次模板开发,多组数据复用”的业务场景。核心逻辑:从指定存储(浏览器LocalStorage或客户端存储)读取“业务参数包”与“静态HTML模板”,
概念定义举例Agentic AI具备自主决策、任务执行与环境适应能力的AI系统AutoGPT(自主规划任务的AI)、ChatGPT with Plugins(能调用工具的AI)任务分解将复杂目标拆解为若干可执行、有逻辑关联的子任务的过程“策划晚餐”→“选菜→备菜→烹饪→收尾”规划提示提示工程架构师设计的、引导AI进行任务分解的指令或问题“请将‘策划晚餐’分解为3-5个核心子任务,每个子任务需符合M
大模型构建与优化方法解析 摘要:本文系统阐述了大语言模型构建的六步法,包括数据采集、预处理、模型设计、预训练、调整优化和评估测试,奠定模型能力基础;提出三大优化路径(提示词工程、微调、RAG)以释放模型潜能,其中RAG通过检索外部知识库增强生成效果,能有效解决知识时效性、专业性和幻觉问题。文章详细剖析了RAG的核心原理与实施架构,包括离线知识库构建(文档解析、分块、向量化)和在线问答推理(问题理解
系统整合大模型与智能体技术体系,从AIAgent技术体系,到AI Agent开发技术栈(微调、提示词、MCP、LangGraph、A2A、RAG、gradio),再到AI Agent开发工程案例,全面构建智能体技术的完整知识图谱。智能客服智能体、arXiv科研论文MCP服务、旅游规划智能体、高品质住宅投研智能体,分别代表电商、科研、城市生活、投研分析领域的行业应用解决方案,极具参考价值。、行业大模
购物车创建时机的最佳实践:按需延迟创建 电商系统中,购物车应在用户首次添加商品时创建(执行INSERT INTO cart_items),而非注册/登录时自动生成。关键要点: 核心原则 采用惰性初始化,避免90%无效空记录 只有用户点击"加入购物车"才持久化数据 未登录处理 前端临时存储(localStorage/Cookie) 登录后通过/merge-cart接口合并到服务端
上两期我们讲了从AI基础原理,到语言模型如何理解语言、生成语言的过程。如果说大语言模型像一个“能说会道”的大脑
本文档介绍了删除知识库的API接口使用说明。开发者可通过DELETE请求删除指定知识库,需在请求头中包含Authorization令牌和Content-Type,请求正文需提供知识库ID。接口返回包含错误码、错误信息和追踪ID等参数,并详细列举了公共错误码和业务错误码的对应关系及解决方案。注意事项强调删除前需解除知识库与智能体应用的关联关系,否则会返回错误。文档提供了完整的请求示例和成功/失败返回
本文介绍了如何利用smardaten平台快速搭建企业级项目管理系统,解决传统工具在项目管理中存在的效率低下、信息碎片化等问题。系统包含工作台、项目管理、合同管理等六大核心模块,支持全生命周期管理。通过框架搭建、页面创建和组件拼装三个步骤,无需编码即可实现数据表格、目录导航等多种视图的配置。文章详细演示了列表表格、目录、画布卡片等组件的可视化配置过程,包括数据绑定、权限控制、交互设计等功能,最终可构