提示工程无疑是开发 LLM 原生应用程序最关键的技能，因为制作正确的提示可以显著影响应用程序的性能和可靠性。⁤本文根据LLM 三角原则，介绍了八个实用的提示工程技巧，以提高您的 L…

引言 ComfyUI是一个基于Stable Diffusion和其他AI模型的图形化界面，允许用户通过节点式工作流创建复杂的图像和视频生成任务。工作流通常以JSON格式保存，包含各…

人们说，“人工智能不会取代你，但使用人工智能的人可能会。 ”这真是一个警钟，不是吗？你已经知道人工智能的力量——这不是什么秘密。真正的问题是：你如何开始使用它并让它为你的企业服务？…

您是否曾希望拥有一个虚拟助手，可以处理重复性任务、做出明智决策并像专业人士一样做出响应，而所有这一切都无需不断输入？这正是 AI 代理所做的。从自动化客户查询到优化工作流程，这些智…

什么是 AI Agent，如何开始开发 AI Agent 的定义 AI Agent 是一种软件程序，可以感知环境、做出决策并采取行动，以实现预定的目标。研究表明，它通常基于人工智能…

解锁创意新境界——免费AIGC AI视频制作资源等你体验！ 在数字化时代，视频内容已成为吸引眼球、传递信息的最佳方式之一。然而，传统的视频制作往往需要高昂的成本、复杂的设备和专业技…

引言 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）自2020年由Lewis等人提出以来，已成为AI领域的重要范式，尤其在需要外部知识支持的…

RAGFlow 是一个基于深度文档理解的开源 RAG 引擎，旨在为各种规模的企业提供简化的 RAG 工作流程，结合大型语言模型（LLM）实现真实的问答能力，并支持从复杂格式的数据中…

1 Pathway简介 Pathway 是一个高性能、低延迟的 Python ETL（Extract, Transform, Load）框架，专为流处理、实时分析、大型语言模型（L…

在AI的RAG（检索增强生成）研发领域，将RAG平台设计为内部工具，供其他部门使用，需要考虑软件架构设计和提供方式，以确保易用性、扩展性和安全性。以下包括架构建议、实现步骤和提供工…

在医疗行业中，数据类型多样，涵盖患者信息、临床测量、研究结果和行政记录等。这些数据在AI系统的检索增强生成（RAG）中具有重要作用，RAG通过从知识库中检索相关信息来增强生成模型的…

在 AI 的 RAG（检索增强生成）研发领域，向量数据库是存储和查询向量嵌入的核心工具，用于支持高效的语义搜索和信息检索。向量嵌入是文本或其他非结构化数据的数值表示，RAG 系统通…

以下是针对 RAG 开发中不同向量数据的读取和存储的详细分析和实现，基于当前时间（2025 年 3 月 12 日，太平洋夏令时晚上 10:42）的研究和实践。 背景与需求分析 在 …

背景与概述 在 AI 的 RAG（检索增强生成）开发中，RAG 是一种技术，通过从外部来源（如数据库或文档）检索信息来增强语言模型的生成能力，从而提供更准确和最新的响应。Embed…

框架 社区规模 开发难易度 检索性能 生成性能 开发效率 扩展能力 产品化能力 硬件要求 框架品质 LangChain 大 中等 可变 可变 高 高 高 GPU 推荐 高 RagF…

背景与概述 在 AI 的 RAG（检索增强生成）开发中，RAGatouille 是一个专门为简化使用先进检索方法设计的 Python 库，特别聚焦于 ColBERT（Colorin…

1 概述 在RAG（检索增强生成）中，处理多用户会话需要确保每个用户的查询历史和上下文是独立的，这样可以为每个用户提供个性化的响应。以下是实现这一目标的简单方法： 例如，你可以通过…

要增强RAG中多用户会话的链缓存机制，减少内存消耗，可以考虑使用链池方式，类似于内存池或数据库连接池。以下是实现的关键步骤： 一个意外的细节是，这种方法不仅减少内存，还能支持应用重…