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菜到离谱但坚持1 小时前
python·langchain·rag
【小白零基础】RAG+LangChain 搭建私有知识库问答系统（完整可运行代码+超详细教程+避坑指南）收藏⭐ + 点赞👍 + 关注✅ 零基础入门大模型RAG应用，保姆级教程，新手零翻车！哈喽大家好！很多刚入门大模型的小伙伴都有一个疑问：如何让AI学习自己的私有资料？
HappyAcmen3 小时前
python·pdf·rag
2.PDF长文档完整读取RAG = 给大模型（比如 ChatGPT、豆包、开源大模型）外挂了一个你自己的私有知识库，让大模型能精准、无差错地回答你私有数据里的内容，不会瞎编、不会用过时的知识。
尽兴-6 小时前
rag·混合检索·chunk 分块·rerank 重排
2.2 RAG 体系：RAG、Chunk 分块、Rerank 重排、混合检索Embedding 让文字变成了数字，但光有向量还不够——你需要一整套流程把「用户提问」变成「精准答案」。这就是 **RAG（检索增强生成）**，目前大模型落地最成熟、最实用的技术方案。没有 RAG，LLM 只是一个「能聊但不懂你业务」的聊天机器人；有了 RAG，它才能变成真正懂你的业务助手。
你不是我我6 小时前
agent·rag
【Agent 学习日记】Agent 的记忆是如何设计的？短期记忆和长期记忆有什么区别？目录🍕一、Agent 记忆的整体设计框架🍕二、短期记忆 —— 任务的“工作台”🍕三、长期记忆 —— 经验的“知识库”
染指11107 小时前
人工智能·python·机器学习·langchain·agent·rag
19.LangChain框架7-LangChain1.0版本使用Agent（中间件实例）内容参考于：图灵AI大模型全栈后面会有专门的Agent详细玩法，这里只是做一个了解1.0的调用方式比0.3版本简单很多
lianyinghhh1 天前
python·低代码·开源·vue·rag·flowgame·ai工作流编排
FlowGame 从零上手：开源 AI 工作流编排框架与 Vue 3 接入实战导读：FlowGame 是一款轻量级、可私有化部署的 AI 工作流编排框架。本文将从零开始，带你完成「克隆仓库 → 启动编辑器 → Vue 3 嵌入 → Python 后端联调」全流程，适合希望在自有业务系统中集成可视化 AI 工作流的开发者
SL-staff1 天前
人工智能·系统架构·私有化部署·rag·ai知识库·llama3·jvs-ai
企业级私有化AI知识库完整搭建指南：从RAG架构到Llama 3落地实践企业内部文档分散、检索效率低下是普遍痛点。基于检索增强生成（RAG）的AI知识库能以自然语言问答方式提升信息获取效率，但公有云服务存在数据安全风险。本文详细记录了一家科技公司私有化部署RAG知识库的全过程：基于JVS-AI开源套件，集成Llama 3 8B模型和Chroma向量数据库，实现了2000份文档的智能问答，准确率达85%，响应时间控制在2-3秒。文章涵盖架构设计、部署步骤、性能调优、权限隔离及常见问题解决方案，为有类似需求的企业提供可直接参考的技术实践。
逻极1 天前
llm·agent·react·rag·多智能体系统
Hermes Agent深度解析：从ReAct到多智能体系统架构实战核心观点： Agent不是简单的API调用，而是一个能感知、思考、行动和适应的自主系统。在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLMs）的出现无疑是划时代的事件。它们赋予了机器前所未有的自然语言理解和生成能力。然而，如果将 LLMs 视为强大的“大脑”，那么如何让这个大脑真正具备“行动力”、“记忆力”和“规划能力”，从而解决现实世界复杂的、多步骤的问题，则是当前 AI 领域的核心挑战。
韦东东1 天前
人工智能·大模型·油猴脚本·rag·tampermonkey·userscript
究极方案：油猴脚本实现RAG问答前端图片流式体验一个月前发了篇文章介绍了基于 MiniO 存储的 RAGFlow+Dfiy 图片处理方案，之后有几个知识星球内的星友提问，如何优化上一版方案中不能流式输出的问题。
Cosolar1 天前
人工智能·系统架构·大模型·agent·rag
AutoGen：微软开源的多Agent对话框架详解AutoGen 是微软研究院推出的一款开源多 Agent 对话框架，旨在简化多个 LLM Agent（大语言模型智能体）之间的协作。它让 AI Agent 之间可以相互对话、交换信息、协作完成复杂任务。
阿昌喜欢吃黄桃2 天前
java·ai·langchain·开源·rag·springai·langchain4j
Java优质开源AI项目Hi，我是阿昌，今天记录下几个 Java AI 开源项目。以前提到 AI 开发，大家第一反应基本都是 Python。
searchforAI2 天前
人工智能·gpt·ai·agent·rag·skill·claudecode
Agent Skills知识库检索比RAG强吗？技术原理拆解近一年里，AI知识库这个话题被聊烂了，但很多人没注意到，知识库检索这件事底下分了两条路：一条是传统 RAG（检索增强生成），另一条是最近越来越多产品在用的 Agent Skills 方式。两条路的实现逻辑差别很大，适合的场景也不一样。
Soari2 天前
microsoft·开源·github·markdown·rag
GitHub 开源项目解析：microsoft/markitdown —— 面向 LLM 的多格式文档转 Markdown 工具在大模型应用开发中，文档解析是一个绕不开的问题。无论是构建 RAG 知识库、企业文档问答、智能搜索，还是把 PDF、Word、PPT、Excel、网页、图片、音频等资料交给 LLM 分析，第一步通常都是：将各种复杂格式转换为模型更容易理解的文本。microsoft/markitdown 正是为这个场景设计的开源工具。
码luffyliu2 天前
java·agent·秋招·实习·rag·知识库系统
企业级多agent知识库系统｜超值源码+资料MindCrew 智能知识平台 ｜企业级多 Agent 知识库系统｜Agentic RAG+Multi-Agent+MCP｜源码交付 一套基于 Agentic RAG + Multi-Agent Crew + MCP 的真正可以商用的企业级知识库系统，支持音频pdf等格式上传，还有音频溯源，性格设定，模型切换（可自定义添加模型）等。
lhxcc_fly3 天前
langchain·llm·rag
6.LangChain--RAG当前对于大部分人来说我们利用LLM都是进行AI搜索来帮助我们进行知识的获取与总结。用一个租房项目的本地文件为知识库的一个案例演示。
lhxcc_fly3 天前
langchain·llm·rag
6.1RAG--文档加载器LangChain ⽂档加载器可以将各种数据源加载成⼀系列的⽂档对象 DocumentMarkdown文档类型：
codefan※3 天前
人工智能·大模型·llm·知识图谱·neo4j·rag·graphrag
干掉幻觉实战：如何构建企业级知识图谱增强 RAG本文约 7200 字，读完大约需要 18 分钟如果你在生产环境部署过 RAG 系统，一定踩过这样的坑：
梁萌3 天前
ai·知识库·rag·检索·问答
LightRAG知识库https://github.com/HKUDS/LightRAGhttps://www.cnblogs.com/JentZhang/p/18801719
AI-Frontiers4 天前
rag
RAG系列：#6 一文搞懂RAG存储技术：文件、元数据、切片、向量原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/gs-yR2R-ZTJeYx0r2ow1PA
菜到离谱但坚持4 天前
python·langchain·prompt·rag
零门槛学LangChain：AI开发从入门到实战很多新手想学AI应用开发，却被大模型、向量数据库、链式调用这些名词劝退！今天用最通俗的大白话、零门槛思路，带你吃透LangChain核心知识，搭配可直接运行的实战代码，零基础也能轻松做出专属AI应用✨