别再把RAG当记忆：这5个开源引擎让AI真正会记住
大家老爱说“RAG给AI装上了记忆”。但说实话：它并没有。RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）很擅长从文档里掏出信息，但它记不住你。它不会记得你上周
阅读全文下一代语言提取工具：LangExtract
谷歌最近在 AI 领域简直是火力全开，不断推出一个又一个突破性成果。几乎每次新发布都把可能性边界推得更远，真的让人看得热血沸腾。七月底的一个公告特别吸引了我的注意，谷歌发布了一款新的文本处理和数据提
阅读全文咖哥重磅新书！带你全盘掌握RAG大模型应用开发
RAG这么火，你真的会用吗？大模型已逐渐成为生产力工具，但“幻觉”问题却一直令人头疼。于是，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 成为了业界公认的解法。
阅读全文告别传统 RAG，迎接 GraphRAG：知识图谱+本体=更强 AI
现代 AI 聊天机器人常常依赖 Retrieval-Augmented Generation (RAG)，也就是检索增强生成技术。这种技术让机器人能从外部数据中提取真实信息来支撑回答。如果你用过“与
阅读全文Python+FAISS：五分钟打造一个RAG系统
把一堆杂乱的 PDF 文件夹变成一个超快、AI 辅助的知识库，你还能跟它直接对话！我遇到个麻烦：手头有几十（好吧，实际上是几百）个 PDF 文件——研究论文、API 文档、白皮书——散落在各个文件夹
阅读全文FastAPI 性能进化：如何实现百万请求
用 async、caching、load balancing 和聪明部署策略，让 FastAPI 处理海量流量不崩盘。当你的 API 突然爆火的那一天想象一下：你用 FastAPI 搭了个超炫的应用
阅读全文盘点这些年我用过的最佳AI助手
使用 Tenorshare AI 轻松检测 AI 生成的文本并改写，让它绕过 AI 文本检测器。我用过的最棒的 AI 文本人性化工具如果说现代大型语言模型（LLMs）有什么特别擅长的，那就是预测它们
阅读全文RAPTOR 让 RAG 更聪明：从索引到回答的全链路升级
有许多 RAG 优化技巧可以提升性能，从查询转换到重新排序模型。挑战在于，每增加一层新功能通常会带来额外的复杂性、更多的 LLM 调用，以及更复杂的架构。但如果我们只专注于一件事情——构建一个更智能
阅读全文从零开始：基于 Multi-Agentic 架构的深度思考交易系统
一个深度思考交易系统有好多部门，每个部门都由子代理组成，这些子代理用逻辑流程来做聪明决策。比如，分析师团队从各种来源收集数据，研究员团队辩论和分析这些数据来形成策略，执行团队则完善并批准交易，同时和
阅读全文Google的Nana-Banana小图像模型太惊艳了，PS工程师危矣
当谷歌发布Nano-Banana时，大多数人都觉得这是个笑话。一个名字搞笑的模型，竟然声称能干那些需要GPU集群、多GB级AI系统才能完成的事儿？我一开始也没当真——直到我亲手试了试。Nano-Ba
阅读全文全国首部AI大模型私有化部署标准，公开征集起草单位和个人！
近期，AI领域政策频出，为行业发展注入强劲动力。7月31日，国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确要大力推进人工智能规模化商业化应用，强化算力、算法和数据供给，提升安全能
阅读全文GraphRAG绝对是以后RAG的潮流，不服来辩
为什么 Graph RAG 比传统检索更牛：通往更丰富上下文答案的聪明路子笔者觉得Graph RAG 绝对是以后RAG的潮流。传统 RAG 中 Top-K 检索的局限性top-k retrieval
阅读全文Python+Ollama微调大模型实战
作为一名对 AI 和机器学习充满热情的人，我花了不少时间研究怎么让强大的语言模型更好地完成特定任务。今天，我想分享一份详细的指南，教你如何用 Python 微调 LLM（大型语言模型），然后用 Ol
阅读全文多模态RAG哪家强？9 个 Embedding、4 类 MLLMs、4 大框架实景比拼
现有文档 RAG 评测都在不足：数据太小、查询太假、证据太单一。华南理工&华科推出 DOUBLE-BENCH——迄今最大规模、多语言、多模态、多跳查询的文档 RAG 实战考场，用 5 168 条人工校
阅读全文新手指南：用 Pydantic AI 搭建第一个研究 Agent
引言在这个信息飞速变化的时代，实时、情境感知的搜索代理需求从未如此强烈。从商业研究到AI驱动的问答，能实时查询网络并通过强大的逻辑管道处理结果是个巨大优势。Tavily凭借其强大的网络搜索集成，结合
阅读全文RAG绝佳组合！高精度AI解析+Ragflow打造高性能知识库
对于高专业性或企业级的知识问答应用，RAGFlow是各个开发团队的常用框架，它提供的工具链简化了从知识库搭建、向量检索到生成的RAG流水线开发。RAG这条务实的路径让LLM能实时查询私有知识库，显著提
阅读全文Streamlit + Python 打造交互式仪表盘实战
想不写一行 JavaScript 就把数据变成酷炫的交互式 Web 应用吗？来认识一下 Streamlit 吧！Streamlit 是一个开源的 Python 库，让任何人都能几分钟内搞定漂亮、可分
阅读全文RAG 不止能检索！它还能在 LangGraph 中当“工具调用大脑”
Retrieval-Augmented Generation（RAG）是一种结合信息检索和大型语言模型（LLMs）来回答用户查询的方法。传统上，这涉及将检索器直接连接到生成流水线。然而，通过 Lan
阅读全文智能体工作流（Agentic Workflow）：AI应用开发的全面解析
随着基座模型的不断更新成熟，智能体工作流（Agentic Workflow）已成为AI领域的热点，它将AI智能体（AI Agent）的推理能力与结构化工作流结合，实现复杂任务的半自主执行。AI智能体结
阅读全文Context Engineering 如何超越 Prompt Engineering
Prompt Engineering -> 提示词工程Context Engineering -> 语境工程下文都会有用提示词工程、语境工程来编写。提示工程已死，语境工程的时代来了还记得一年前吗？那
阅读全文别再踩坑了！这 10 个低成本开源 AI 智能体好使
让我跟你说——大部分AI工具就像那个满嘴跑火车但啥也干不成的同事。不会写代码，不会做报表，连上网浏览都会崩。如果你现在就在用这种破工具，那真是选错了。不过好消息是：市面上还真有能干活的AI工具！我来
阅读全文从LangChain到LangGraph：AI智能体提示词工程的系统化学习
AI 的世界正在飞速演变，从简单的问答系统升级成了复杂、多步骤推理的智能代理。不管你是想打造客服机器人、数据分析工具，还是复杂的自动化工作流程，掌握 LangChain 和 LangGraph 的提
阅读全文从零构建Agentic RAG：让大模型学会自主检索与回答
🧠 从零构建 Agentic RAG：让大模型学会自主检索与回答在 AI 应用开发中，我们常常会遇到这样一个难题：👉 用户提的问题，大模型（LLM）到底该直接回答，还是需要先去检索资料再作答？如果模型
阅读全文2025年最值得关注的6大MCP工具
在 AI 开发进入新阶段的 2025 年，MCP（模型上下文协议，Model Context Protocol） 正在成为行业新标准。它像一把“万能遥控器”，让大语言模型（LLM）直接连接到 GitH
阅读全文99%的人都忽略的JSON提示词
大家把AI说得比实际复杂多了。他们总爱抛出一些高大上的词，比如“提示工程”啊，“多模态微调”啊（这些词到底啥意思？）。但对我来说，真正改变游戏规则的？一个听起来超无聊的小技能：JSON提示。不，这不
阅读全文太强了！建议所有研究生都去学一遍…
我给大家推荐报名由中小企业合作发展促进中心联合中科软研组织的一系列高质量培训课程，需要的粉丝可以来抄作业了~之前也分享过中科软研的科研培训，亲身体会过确实不错才给大家推荐，内容涵盖多个科研实操关键环节
阅读全文对话式 RAG：让你的问答应用更“聪明”
在很多问答（Q&A）应用中，用户希望和机器人进行自然的多轮对话。这意味着应用不仅要能回答单个问题，还需要具备“记忆”功能，把过去的问题和答案利用起来，才能让对话连贯。本文将介绍如何在 RAG（Retr
阅读全文大模型的“外挂记忆”——带你入门 RAG
大家好，今天给大家分享一个大模型领域的“王牌技术”——RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）。你是不是也遇到过这种情况：聊天机器人回答得头头是道，但细问细
阅读全文RAG 生态系统全攻略：组件搭建与优化实践
大多数团队在为自己的数据打造一个生产就绪的RAG系统时，都会经历多轮实验，依赖于多个不同的组件，每个组件都需要自己的设置、调优和小心处理。这些组件包括……生产就绪的RAG系统• 查询转换：重写用户的
阅读全文盘点那些不怎么出名但是真的好用的Python工具
12个小巧库解决大问题它们不怎么出名——但真挺好使。我猜你用Python写代码够久了，觉得自己啥都见过了——或者至少凌晨2点在StackOverflow上刷到过。然而，在开源的丛林深处，藏着一些超棒
阅读全文