
从传统RAG到Agentic RAG:智能代理检索增强生成系统架构设计与生产部署实战
从传统RAG到Agentic RAG:智能代理检索增强生成系统架构设计与生产部署实战 2024年以来,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术经历了从朴素架构到智能代理化的重要演进。传统的&...

从传统RAG到Agentic RAG:智能代理检索增强生成系统架构设计与生产部署实战 2024年以来,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术经历了从朴素架构到智能代理化的重要演进。传统的&...

Cloudflare Workers AI 免费推理服务:无需 GPU 即可运行顶级 AI 模型 在 AI 浪潮席卷全球的今天,开发者对 GPU 算力的渴求从未如此强烈。训练模型需要 GPU,微调需要 GPU,推理同样需要 GPU——而后者...

课程概览:为什么选择Microsoft Generative AI for Beginners? 在2026年的今天,生成式AI已经渗透到软件开发、内容创作、数据分析等各个领域。然而,对于初学者来说,如何系统性地学习生成式AI仍然是一个难题...

在大模型应用落地的过程中,微调(Fine-tuning)是让通用模型适配特定业务场景的核心手段。然而,许多团队在微调时投入大量精力调参、选模型架构,却忽视了最关键的一环——数据。业界有句广为流传的话:”Data is the h...
如何利用 Apple AMX 指令集实现 4-bit 量化 LLM 的端侧加速 随着端侧大语言模型(LLM)的普及,如何在 iPhone 或 Mac 上实现毫秒级的响应速度成为了开发者面临的巨大挑战。Apple 的 A 系列及 M 系列芯片...

检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)已成为大语言模型落地企业应用的主流架构。然而,许多团队在搭建完基础RAG原型后,发现检索结果不准确、回答质量不稳定、用户体验欠佳等问题。本文将聚焦RAG系...

前言 随着2026年上半年大语言模型(LLM)推理成本的断崖式下降,个人开发者和小团队自部署AI模型已从”极客玩具”变成了”实用工具”。过去需要A100集群才能运行的模型,如今在RTX 409...

ChromaDB 向量数据库从入门到实战:构建高效 RAG 应用的完整指南 在大型语言模型(LLM)应用爆发的今天,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)已成为构建知识密集型 AI 应用的核心...

什么是 MCP 协议?为什么它正在改变 AI 应用开发格局? 2024年底,Anthropic 发布了 Model Context Protocol (MCP)——一个开放标准协议,旨在为大型语言模型(LLM)提供统一、安全、标准化的外部工...

引言:从Demo到生产的鸿沟 2025到2026年,AI Agent从一个实验室概念迅速演变为企业级基础设施的核心组件。当无数技术团队兴奋地跑通了第一个”自动写邮件”的Demo后,等待他们的却是生产环境中的一连串...