长文本向量模型在4K Tokens 之外形同盲区?2025 年 2 月发布的 NoLiMA 是一种大语言模型(LLM)长文本理解能力评估方法。不同于传统“大海捞针”(Needle-in-a-Haystack, NIAH)测试依赖关键词匹配的做法,它最...AI 기술 자료3 개월 전03830
LangChain vs. LangGraph:官方告诉你该如何选择当前生成式 AI 领域发展迅速,新的框架和技术层出不穷。因此,读者需要注意,本文所介绍的内容可能具有时效性。本文将深入探讨用于构建 LLM 应用程序的两个主流框架:LangChain 和 LangGr...AI 기술 자료3 개월 전06100
MCP Server、Function Call 与 Agent 的协同与差异在人工智能 (AI) 领域,特别是大型语言模型 (LLM) 蓬勃发展的今天,理解 MCP Server、Function Call 和 Agent 这三个关键概念至关重要。它们如同 AI 系统的基石...AI 기술 자료3 개월 전05220
H-CoT 如何“劫持”大模型推理过程,突破安全防线?引言 你有没有想过,我们现在使用的聊天机器人,比如 OpenAI 的模型,是如何判断一个问题是否安全,是否应该回答的呢? 实际上,这些 大型推理模型 (Large Reasoning Models, ...AI 기술 자료# prompt越狱3 개월 전03900
r1-reasoning-rag:根据收集信息递归推理的 RAG 新思路最近发现了一个开源项目,它提供了一种很好的 RAG 思路,它将 DeepSeek-R1 的推理能力结合 Agentic Workflow 应用于 RAG 检索 项目地址 https://github...AI 기술 자료3 개월 전03890
GRPO 如何在“时间线索”游戏中超越 o1、o3-mini 及 R1近年来,人工智能领域在推理能力上取得了显著进展。去年,OpenAI 展示了大型语言模型 (LLMs) 的强大推理潜力后,Google DeepMind、阿里巴巴、DeepSeek 和 Anthropi...AI 기술 자료3 개월 전03650
Nexus:构建可扩展多智能体系统的新一代 Python 框架近年来,随着大型语言模型(LLM)的迅猛发展,多智能体系统(Multi-Agent Systems, MAS)的能力得到了显著提升。这些系统不仅能够自动化执行任务,还展现出接近人类的推理能力。然而,传...AI 기술 자료3 개월 전04220
大模型关键参数解读:Token、上下文长度与输出限制大型语言模型 (LLM) 在人工智能领域扮演着越来越重要的角色。为了更好地理解和应用 LLM,我们需要深入了解其核心概念。本文将聚焦于 Token、最大输出长度和上下文长度这三个关键概念,帮助读者扫清...AI 기술 자료3 개월 전07090
Agentic AI、AI Agents与Agents:概念解释近期,自主型 AI (Agentic AI)、AI 智能体 (AI Agents) 和 智能体 (Agents) 这几个术语频繁出现在大众视野中。坦率地说,尽管身为数据分析师和科学家,业界人士过去对这...AI 기술 자료3 개월 전04550
AI Coding 编辑器:揭秘 Cline 的工作原理近年来,人工智能(AI)技术在编程领域引发了一场深刻的变革。从 v0、bolt.new,到集成 Agent 技术的编程工具如 Cursor 和 Windsurf,AI Coding 展现出了在软件开发...AI 기술 자료3 개월 전05240
什么是 Artifact 交互模式在 AI 辅助编程的时代,我们希望 AI 生成的代码不仅仅是静态文本,而是可以 解析、编辑、预览甚至执行 的。这种需求催生了一种新的交互模式—— Artifact 。本篇文章将从 理论概念 到 实际实...AI 기술 자료3 개월 전05190
模块化 RAG 系统中使用推理模型的应用评估本文将介绍 Kapa.ai 近期在检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,简称 RAG)系统中,对 OpenAI 的 o3-mini 等推理模型进行探索的总结汇报...AI 기술 자료3 개월 전04870
RAG知识库必备的文档提取开源项目对比最近在给智能客服项目选择 RAG 知识库的数据处理工具,就重新看了一遍目前主流的文档处理项目,包括 olmOCR、Marker、MinerU、Docling、Markitdown、Llamaparse...AI 기술 자료3 개월 전05320
DeepSeek R1 在 RAG 中的应用:实践经验总结DeepSeek R1 在首次发布时就展现出了强大的推理能力。在这篇博客文章中,我们详细分享了使用 DeepSeek R1 构建检索增强生成(Retrieval-Augmented Generatio...AI 기술 자료3 개월 전05220
Embedding 微调:原理、流程与在法律领域中的实际应用本文旨在从多个角度详细讲解 Embedding 微调的基本概念、整体流程和关键技术,并探讨其在法律领域中的实际作用。通过本文,读者将了解如何利用法律领域的专业数据对预训练的 Embedding 模型进...AI 기술 자료3 개월 전04640
SPO:自监督提示词优化摘要 精心设计的提示对于提升大语言模型(LLMs)的推理能力,同时使其输出与不同领域的任务要求保持一致至关重要。然而,手动设计提示需要专业知识和反复试验。现有的提示优化方法旨在自动化这一过程,但它们严...AI 기술 자료3 개월 전05070
DeepSearch 与 DeepResearch 的设计和实现这才 2 月份,深度搜索(Deep Search)就已经隐隐成为 2025 年的新搜索标准了。像谷歌和 OpenAI 这样的巨头,纷纷亮出自己的“Deep Research”产品,努力抢占这波技术浪潮...AI 기술 자료3 개월 전06050
LangChain官方发布:探索提示词优化技巧作者:Krish Maniar 和 William Fu-Hinthorn 在编写提示词时,我们试图向大语言模型(LLM)传达我们的意图,以便它们能在复杂数据上应用这些指令。然而,一次性清晰表达所有细...AI 기술 자료3 개월 전04870
一张图解释清楚构建RAG系统全貌这张图清晰地描绘了一个现代化的、复杂的问题解答(Question Answering, QA)或检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)系统的架构蓝图。它...AI 기술 자료3 개월 전05330