效率飙升 70%！Claude Code、Cursor、Codex 的 11 条开发神技
在开发企业软件超过10年后，最近我通过一种我称之为“氛围编码”（vibe coding）的 AI 代理方式，完全开发了我们的 ERP 系统，我学到了一个彻底改变我开发流程的经验：编码代理不会在编码上失
阅读全文为什么 Chunking 决定了 LLM 的性能？窗口、检索与成本全解析
一个实用的文本分割指南，包含代码、图表，以及对Chonkie、LangChain和LlamaIndex的轻量介绍上下文窗口变大了。有些模型一次能处理整章内容。这看似自由，但并未消除权衡。分块依然决定模
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我还记得那个深夜，我本来只是想“试试”一个新的 Python 库。计划？简单试一下。现实？我写到天都亮了，还在不停地给一个压根没打算做的工具加功能。这就是 Python 的魔力，它不只是个编程语言，简
阅读全文Agentic AI 的 17 种模式及其在下一代大规模 AI 系统中的价值
当你构建一个大规模AI系统时，你其实是在把不同的代理设计模式组合起来。每个模式都有自己的阶段、构建方法、输出和评估。如果我们退一步，把这些模式归类，它们可以分成17种高层架构，这些架构捕捉了代理系统可
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用 Python、LangChain 和图数据库打造更智能、容错的知识系统通过 Cypher 实现 LLM 驱动的 Neo4j 智能在当今这个数据驱动的世界里，信息量巨大、动态变化且往往是非结构化的，
阅读全文Python文本处理必备库
如果你用 Python 写过代码，估计已经知道 re 用来搞正则表达式，或者 NLTK 用来做 NLP。但你肯定也遇到过那种让人抓狂的情况：文本里全是乱七八糟的编码、怪 punctuation、看不见
阅读全文从零到实践：DeepCode 与开源 Agentic 编程的下一代软件开发
我花了很多时间写代码。有些日子 coding 很开心，有些日子我只是盯着文档，复制粘贴一些 boilerplate 代码。写代码无聊的部分不是解决问题，而是搭建环境、把各种组件连起来，或者把研究成果转
阅读全文Copilot CLI 公测上线！
💡 想象一下，你打开终端，输入：“撤销我上次的提交，但保留更改在暂存区。”不用上 Google 搜。不用翻 Stack Overflow 帖子。不用在标签页间来回切换找那个被遗忘的 Git 命令。你的
阅读全文OCR 精度再突破：YOLO 11 与 Ollama 的强强联合
引言 🎯我们之前在不同文章中分别探讨了两个强大的框架：Ultralytics YOLO 11，一个高精度的对象检测模型，以及 Ollama，一个用于部署 LLM 模型的框架。但如果我们把这两者结合起来
阅读全文RAG的Embedding模型选取大有门道
Retrieval-Augmented Generation (RAG) 现在是最受欢迎的框架，用来构建 GenAI 应用。企业和组织特别喜欢它，因为它能让他们用自己的专有数据来回答用户问题。它让 L
阅读全文这是我最近见过最实用的技能
GPT-5、Claude Opus 4……Agent 技术真的能干活儿了。2025 年 8 月，OpenAI 发布的 GPT-5，可不仅仅是个能说会道的 AI。它在编码、推理方面的能力都有了很大提升，
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阿里巴巴悄然发布了 AgentScope。这是一个用于构建多代理 AI 应用的开源 Python 框架。老实说，如果你一直在玩 AI agents，这玩意儿挺酷的。我花了点时间挖了挖它，我的收获是：感
阅读全文构建可用于生产环境的 RAG 智能体：开发者完整指南
你有没有纳闷过，为什么你的 RAG 系统总是返回一堆无关的结果，或者漏掉显而易见的答案？你不是一个人！很多开发者一开始用 vector search，然后一脸懵地发现，他们的“智能”AI 连一个简单的
阅读全文全国首部AI智能体应用评估标准，现公开征集起草单位和个人！
2025年已成为AI智能体元年！8月，国务院发布了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出到2030年实现“智能体等应用普及率超90%”的目标。同时，AI智能体正以前所未有的速度走向产业核心
阅读全文微软：LLM上下文学习并非真的学习！
大模型真的在“上下文学习”吗？“大模型在上下文学习（ICL）虽在数学上符合学习定义，但只是对prompt内统计规律的拟合，而非对任务本质的掌握：一旦分布漂一点就翻车；示例够多时，模型、提示词、语言本身
阅读全文高级 RAG 实战：Neo4j 与 LangChain 构建知识图谱驱动的 AI 系统
学习如何结合 Neo4j 知识图谱和 LangChain，打造精准、可解释、适合生产环境的 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系统。Retrieval-Aug
阅读全文FastAPI Ultra：让 Uvicorn、uvloop 与 Pydantic v2 飞起来
一个实用、经过实战验证的 playbook，让你的 FastAPI 技术栈延迟更低、吞吐量更高——无需把你的代码库变成科学实验。加速 FastAPI，用 Uvicorn、uvloop、httptoo
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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
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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
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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。
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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
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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
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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
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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
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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
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