大模型

哥本哈士奇(aspnetx)

提升 Text2SQL 准确率随着大语言模型的爆发，Text2SQL（自然语言转SQL）技术正在重塑我们与数据库的交互方式。本文将系统性地梳理提升 Text2SQL 准确率的核心方法，涵盖提示工程、模型微调、推理增强三大维度。所有示例基于微软 AdventureWorksDW2016 数据仓库。

基于 LangChain4j 的 RAG 工作流智能体实战在 AI 应用开发中，RAG（检索增强生成）已经成为构建智能问答系统的核心技术方案。然而，简单的 RAG 往往难以应对复杂的业务场景。本文将分享一个基于 LangChain4j 实现的 RAG 工作流智能体项目，支持顺序、条件、路由、循环、并行五种执行模式。

大模型学习day5在线 API 调用用第三方闭源模型接口（文心、通义千问等），前端发 HTTP 请求，拿返回结果。特点：不用部署、开箱即用、适合快速开发。

大模型学习day4普通个人电脑（笔记本 / 台式）：不管开源还是闭源，前端对接都靠 HTTP 接口和你平时调后端接口一模一样：

2026 AI大模型全套资料免费领！30天从入门到架构部署，附面试真题与行业报告本文汇总2025年AI大模型全套学习资料包。包含30天系统学习计划（涵盖基础、微调、部署），100+本电子书、26份行业报告及600+套技术PPT。还提供大厂面试真题、面经及五阶段学习路线图，助力从入门到进阶，免费领取。

深度解读：网信办“清朗·整治AI应用乱象”专项行动，AI产业告别野蛮生长，全面迈入合规治理深水区2026年4月底，一则重磅消息在AI产业圈掀起轩然大波。中央网信办印发通知，在全国范围内部署开展为期4个月的“清朗·整治AI应用乱象”专项行动。

Resistance丶未来

Agency-Agents 多智能体协作系统落地指南在实际的企业开发场景中，我们常常遇到这样的困境：一个复杂的业务需求摆在那里，单靠一个大模型往往顾此失彼，要么逻辑链条断裂，要么在处理长上下文时丢失关键信息。比如处理一个跨部门的客户投诉，既需要查询订单历史，又要核对库存状态，还得生成安抚话术并触发退款流程。传统的单体智能体架构在这种多线程、高并发且逻辑耦合度极高的任务面前，显得力不从心。这正是多智能体协作系统（Multi-Agent Systems）大显身手的时刻。通过将宏大的目标拆解为多个具备特定技能的“角色”，让它们像一支训练有素的特种部队一样协同作战

03. GraphRAG：当知识图谱遇见大语言模型摘要：本文先简短回顾上篇RAG分块的内容，然后深入解析了GraphRAG的核心原理与应用场景，从知识图谱构建到社区检测算法，再到多级检索策略，带你全面理解这一大语言模型增强技术。作为AI学习者，掌握GraphRAG将为你打开复杂推理应用的大门。

程序员三明治

【AI】Prompt 工程入门：从五要素框架到 RAG 生产级 Prompt 模板与 Java 实战在调用方式上，非流式调用会一次性返回完整结果；流式调用则可以实现类似“打字机效果”的逐字输出。但真正把大模型接入业务系统之后，你很快会发现：会调用 API 只是第一步，如何让模型稳定、准确、可控地回答问题，才是工程落地的关键。

【大模型系列】DLLM与Block Diffusion的区别与联系在传统自回归语言模型（如 GPT 系列）中，文本生成采用自回归 AR 模式：模型逐 token 预测下一个词元，将预测结果拼接入上下文后再继续预测，逐词生成完整句子。这种方式生成精度高，但无法并行生成多token，推理生成速度存在天然瓶颈。

文心一言和DeepSeek V4哪个更好？做长文本 / 代码 / 深度推理选 DeepSeek V4；做中文合规 / 多模态 / 搜索联动选文心一言 5.0。下面从核心差异、能力对比、场景选型三方面说清楚。

大模型学习day6单轮对话一问一答，不记历史。每次请求都是独立的，大模型不知道上一句聊了啥。适合：简单一次性提问、查单个知识点。

第七篇：大模型API调用——从Token到流式输出在前面六篇文章中，我们从Embedding一路拆解到RAG和会话管理。但这些技术最终都要落到一个具体的操作上——调用大模型API。

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有没有一种可能，现在的大语言模型已经发展得接近极限了？说实话，最近这段时间，在各大技术沙龙和同行聚会中，我最常听到的一个问题就是：“大语言模型是不是已经快发展到天花板了？”从早期的惊艳四座，到如今在各种评测集上刷榜，再到企业落地时面临的种种瓶颈，这种焦虑和迷茫在技术圈里蔓延。

05. 从入门到实践： LlamaIndex与 RAG 应用构建摘要：本文聚焦LlamaIndex，作为LLM应用的核心数据框架，它搭建起通用大模型与私有数据的桥梁。文章系统拆解其四大核心流程：Loading完成文档加载与节点分割，Indexing构建向量索引实现语义检索，Storing借助StorageContext实现数据持久化，Querying提供自然语言查询接口。同时深入解析Workflows模块，涵盖事件驱动的控制流、状态管理与可视化调试能力。全文帮助开发者掌握从数据接入到复杂AI代理编排的完整路径，助力构建高效RAG应用。

大模型推理网关——从负载均衡到故障注入的完整设计在上一篇文章中，我们实现了AI课程问答助手，它能让用户通过SSE流式调用大模型。但这个方案有一个隐含的问题：API密钥直接暴露在后端代码中，单点调用，没有容灾。

哥本哈士奇(aspnetx)

SQLServer RAG笔记5：为SQLServer 2025配置Ollama在第三篇笔记中，我们结合Python代码，通过Ollama的嵌入模型，实现了为SQLServer 2025向量数据库生成向量值。从SQLServer 2025开始，是支持直接把大模型作为EXTERNAL MODEL的。此篇将介绍如何配置Ollama里的嵌入模型作为SQLServer 2025的EXTERNAL MODEL。

AI绘画哇哒哒

RAG 系统中文档切分策略：如何选择合适的 chunk size？| 收藏这份实用指南，小白也能轻松上手大模型学习今天来聊一个RAG 项目里看起来很基础，但真正做起来特别容易翻车的问题：「RAG 系统中文档切分的策略有哪些？如何选择合适的 chunk size？」

深度评测 GLM-5：AtomGit 首发模型的代码生成实战体验首发模型体验链接：https://atomgit.com/GitCode/0daymodel GLM-5模型在线体验连接：https://ai.atomgit.com/zai-org/GLM-5/model-inference?utm_source=tiezi 评测模型：zai-org/GLM-5 评测时间：2026年2月24日