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    使用KAG+多模态RAG+智能体建造强大的AI推理机器人

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-13 08:00:00

    随着 AI 技术蓬勃发展,RAG 正成为游戏规则改变者,迅速成为问题解决和领域应用的合作伙伴,这正是 RAG 的独特之处。然而,RAG 存在一些问题,例如向量相似性与知识推理相关性之间的巨大差距,以及

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    提示工程101第七课:自洽性&多路径推理

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-12 11:00:00

    大语言模型(LLM)在面对复杂问题时,可能会输出不一致或不可靠的答案。通过引入多路径推理和结果聚合策略,可以增强模型输出的鲁棒性与准确性。这种方法尤其适用于那些单一推理路径难以覆盖全面或容易出错的复杂

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    用10款AI产品取代整个开发团队

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-12 11:00:00

    3年前,如果你告诉我,只需要一些AI工具就能取代整个开发团队 70% 的工作,我肯定会觉得好笑。但现在已经是 2025 年了——人工智能已经成为独立开发者、个人开发者以及像你我这样的科技创造者默默无闻

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    谷歌Agent2Agent和Anthropic MCP的深度对比

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-11 08:00:00

    Agent2Agent (A2A) 和 MCP 是增强智能体能力的协议,但它们服务于不同的目的。MCP 帮助智能体与外部工具(如 API 或数据库)交互,而 A2A 专注于让智能体之间共享信息并协作。

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    Gemma3+Mistral-OCR+RAG:实现多模态文档问答系统

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-10 08:30:00

    我在这个项目中使用 Gemma3 + Mistral OCR + RAG 创建了一个能够支持包含表格、发票、文本和图表的多模态 PDF 文档问答系统。等你看完这篇文章后,你会明白是什么让 Mistra

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    LangGraph+MCP+Ollama:打造强大的多智能体聊天机器人

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-09 08:00:00

    我将在本文教你如何使用 LangGraph、MCP 和 Ollama 打造一个多智能体(Multi-Agent)聊天机器人。MCP 是 Model Context Protocol(模型上下文协议)的

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    将Agentic RAG与MCP服务器集成的技术实现指南

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-08 08:00:00

    检索增强生成(RAG)将大语言模型(LLM)与外部知识检索相结合,使得模型的回答基于最新的实事,而不仅仅依赖其训练数据。在RAG流程中,用户查询被用来搜索知识库(通常通过向量数据库中的嵌入表示),然后

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    用提示词秒变UI设计大师,效果炸裂!

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-08 08:00:00

    OpenAI最近宣布,ChatGPT现在可以通过GPT-4o生成高质量图像,取代了之前基于DALL·E的模型。新模型在遵循指令和渲染图像中的文字方面表现更出色。上周,许多人用它将照片转化为AI艺术作品

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    提示工程101第六课:思维链提示

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-08 08:00:00

    随着 AI 语言模型的不断进步,人们越来越需要引导模型生成更加透明、逻辑清晰且可验证的输出。思维链(Chain of Thought,CoT)提示通过鼓励模型“展示推理过程”,使其更像人类解决复杂问题

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    Llama 4开源,竞技场吊打DeepSeek,谷歌都喊牛!

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-07 08:00:00

    这几天正值清明假期,没想到Meta居然挑了个我们假期深夜扔出重磅炸弹——Llama 4系列正式开源!作为Llama家族的最新成员,这次升级可不是小打小闹,直接把AI模型的性能和玩法推到了新高度。想知道

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    用大模型构建企业级知识图谱真的太简单了!

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-07 08:00:00

    一开始听到“知识图谱(Knowledge Graph)”这个词,确实有点让人望而生畏——不是概念本身,而是构建它的过程。我之前尝试过做一个知识图谱,但失败了。图这种数据结构,确实是表达复杂关系最好的方

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    开发者必备的开源AI项目推荐

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-06 08:25:07

    大家好!我是一名软件开发者,一直在寻找能让工作更轻松、项目更酷的工具。科技世界日新月异——有时候快得让人应接不暇——所以要跟上每一个新冒出来的东西真的挺难的。这也是我一直钟情于开源项目的原因:它们免费

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    Agentic GraphRAG在商业合同中的应用,附源码及源码解析

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-05 08:20:00

    Agentic GraphRAG 旨在通过将法律信息结构化为知识图谱,提升商业合同领域的问答准确性。该方法利用 LangGraph Agent 构建和管理知识图谱,使法律文本的检索更加精准和高效。通过

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    我测试了所有顶级的大模型在前端开发中的表现,其中一个模型表现尤为突出

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-04 08:26:59

    本周对AI来说可谓是疯狂的一周。DeepSeek V3-0324 刚刚发布,从基准测试来看,它是目前最强的AI模型,甚至超越了像 Grok 3 这样的推理模型。几天后,谷歌又推出了 Gemini 2.

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    用我的文章引流卖课,你好歹打声招呼啊

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-04 08:26:59

    前几天我像往常一样,本着做一名知识的传播者的目的发了一篇文章《连续尝试了18种RAG技术之后,我找到了最优的那个》。然后今天有读者反映有个叫玄姐的博主用我的文章进行引流卖课。然后我就去看了一下,好家伙

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    2025第一篇关于Agentic RAG最全面的综述

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-03 08:00:00

    检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG) 系统结合了大语言模型(LLM)与检索机制,能够生成具有上下文相关性的高质量回答。虽然传统 RAG 在知识检索和生成

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    三分钟聊一下什么是向量数据库

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-03 08:00:00

    随着生成式 AI(GenAI)的崛起,向量数据库的流行度飙升。事实上,向量数据库不仅仅适用于大语言模型(LLM),在许多其他 AI 系统中也非常有用。在机器学习领域,我们经常需要处理向量嵌入(Vect

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    离谱!DeepSeek-V3加持的DeepSite一键生成网页应用,关键还免费!

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-02 08:00:00

    DeepSite 是由开发者 enzostvs 打造的 Hugging Face Space 应用,基于最新版本的 DeepSeek-V3-0324 模型。该应用将 AI 编程与无代码开发完美结合,用

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    SmolDocling:一种轻量级、先进、闪电般快速的开源 OCR 模型

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-02 08:00:00

    Docling 简化了文档处理,解析各种格式(包括高级 PDF 理解),并提供与生成式AI 生态系统的无缝集成。Dcoling 的功能非常强大:🗂️ 解析多种文档格式,包括 PDF、DOCX、XLSX

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    连续尝试了18种RAG技术之后,我找到了最优的那个

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-01 08:00:00

    在当前生成式模型与信息检索技术快速发展的背景下,如何有效结合二者,提升问答系统的准确性与实用性成为技术探索的焦点。为了寻找最佳解决方案,我尝试了 18 种不同的 RAG(Retrieval-Augme

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    RAG101第六课:假设文档嵌入(HyDE)

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-04-01 08:00:00

    传统的检索方法常常难以处理短查询与较长、详细文档之间的语义差距。假设文档嵌入(Hypothetical Document Embedding,HyDE)代表了一种创新的文档检索方法,通过缩小查询与文档

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    无需标注数据!将Llama 3.3 70B调优到GPT-4o水平

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-03-31 08:00:00

    LLM 难以适应新的企业任务。提示工程易出错且效果有限,而微调需要大量人工标注数据,大多数企业任务无法满足。Databricks 推出的 TAO(Test-time Adaptive Optimiza

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    使用Playwright、MCP和Semantic Kernel在4步构建一个能够浏览互联网的AI应用

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-03-31 08:00:00

    在深入实践之前,我们先来理解 MCP 的概念。我参考了许多博客和视频(文末会附上链接),但对我来说,最简单的理解方式是:就像 REST 为 Web API 交互提供了标准化方式一样,Model Con

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