今年,C的招聘市场真是疯掉了
阿里云核心业务全部接入Agent体系;字节跳动30%后端岗位要求大模型开发能力;腾讯、京东、百度开放招聘技术岗,80%与AI相关;……
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在《》中,已经了解了会话的持久化保存跟会话的缩减 。 AI Agent 光会聊天可不够!实际开发中,我们需要它能 “查资料”—— 比如对接产品手册、售后政策、企业内部文档,这就是 RAG(检索增强生成)的核心价值。
做过RAG应用开发的技术同学,大多听过这样一句话:“RAG demo5分钟,上线上一年”。确实,用Langchain或LlamaIndex搭一个简单的检索增强生成流程并不复杂,但要让系统在实际业务中稳定输出高质量答案,却需要攻克分块优化、检索策略、上下文增强等
近期,搜索型 Agent 的热度持续攀升⸺从 OpenAI 的 Deep Research 到各类学术探索,「多轮检索 + ⼯具调⽤ + 深度推理」的新范式正在深刻改变 AI 获取和整合信息的⽅式。但如何让这些 Agent 能⼒持续提升,达到接近⼈类的表现⽔平
通用大模型的能力令人惊叹,但在实际应用中,用户往往需要更精准的垂直支持。RAG(检索增强生成)正是这种跃迁的关键,它让智能助手从“万能回答”走向“专业解答”,为行业应用打开了新的可能性。
2025 年,DeepSeek 带火 “大模型 + RAG” 模式后,很多领先的企业发现,虽然已经做了数据治理,但是大部分企业的数据基础还并不能达到 AI运用所提出的新要求,无法有效支撑AI的高价值场景落地。因此,面对AI应用落地的需求,企业做数据治理时,需要
很多公司的做法很简单:给营销部买个大模型账号,给研发部配个代码助手,给生产部搭个数据看板。这种按职能分配工具的模式,看似全面实则零散,AI 成了各部门的 “自选动作”。
首先,我们先分享一个例子。这张图是我用一个我们基于内部孵化 Agentic Search(智能体搜索)的产品,把这两天 DACon 活动的信息做了一个自动的信息摘要(Summary)。 大概只花了 5 到 10 分钟,就获得了一个完整的分析摘要,包括相关的议题
在大型语言模型(LLM)日臻成熟的今天,如何突破其固有限制成为关键议题。检索增强生成(RAG)与多模态上下文处理(MCP)技术正成为驱动大模型能力跃升的核心引擎。本文深入探讨两大技术在信息实时性、知识精准度及多维度感知方面的突破性价值及其协同演进路径。
汉得H-AI飞码V1.2.5正式发布:让AI问答深度融合你的企业知识!
在AI技术从“单点能力”向“系统智能”跃迁的浪潮中,LangChain与智能Agent的组合已成为驱动通用人工智能落地的核心引擎。此前的深度解析虽覆盖技术细节与产业场景,但细分模块偏多,现通过整合核心逻辑,形成更凝练的结构,聚焦“技术内核—产业落地—生态竞争—
Hello,大家好,我是Linda。工作三年,我一直在一家智能硬件公司做产品经理。做PM这行,最怕的就是“被趋势甩下”。而AI的浪潮汹涌到来,让我第一次有了点焦虑。
今天给代驾推荐一款一款功能强大的基于大模型和 RAG 的智能问数系统——SQLBot,他是一个基于大语言模型(LLM)与检索增强生成(RAG)技术的智能问数系统,旨在通过自然语言交互实现数据库查询的自动化生成与执行。该系统解决了传统SQL查询对技术门槛的依赖,
在AI智能体开发的过程中,很多开发者都会遇到同一个难题,那就是怎么判断自己做的智能体好不好用?尤其是当智能体开始处理复杂任务,比如调用工具查数据、跟用户多轮聊天、生成结构化的JSON输出时,光靠肉眼看结果、凭感觉判断早已不靠谱。这时候就需要一个专门的工具来帮我
想象一下,你有一份 200 页的技术报告 ,现在要问大模型一个问题:“第二季度的销售增长是多少?”
首先AI agent智能体是啥,通俗的讲是可以根据外部输入,进行决策执行的智能系统,可以根据RAG持续对外部知识学习。
你有没有想过,为什么公司花了大价钱买AI,结果员工还是得手动改报表、翻合同、填表格?
大为股份:半导体存储器业务占比约92%,子公司大为创芯微主要产品有NAND、DRAM存储两大系列,产品线覆盖DDR3、DDR4、LPDDR4X商规/宽温级、DDR5等DRAM产品。
大为股份:半导体存储器业务占比约92%,子公司大为创芯微主要产品有NAND、DRAM存储两大系列,产品线覆盖DDR3、DDR4、LPDDR4X商规/宽温级、DDR5等DRAM产品。
今天,我结合我这过去一段对 AI 的研究,用小白都能听懂的话,给大家一次性讲明白目前 AI 生态中,LLM、RAG、MCP、Agent 这些我们经常能见到的词都是什么意思,他们之间都有什么关系。