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AI时代之向量数据库概览向量数据库作为AI时代的新型基础设施，正迅速成为处理非结构化数据的核心工具。随着大模型技术的普及，企业越来越依赖向量数据库实现语义检索、知识库增强(RAG)、智能推荐等应用。本文将全面解析主流向量数据库产品，包括其开发商背景、适用场景、优缺点分析及收费模式，帮助企业或开发者根据自身需求选择最合适的向量数据库解决方案。

带刺的坐椅

用 10 行 Java8 代码，开发一个自己的 ClaudeCodeCLI？你信吗？最近 Anthropic 推出的 Claude Code 席卷了开发者圈子，其强大的终端交互和“自动驾驶”般的编程能力令人惊叹。那么，在 Java 生态中，我们能否快速构建一个同样强大且高度可控的应用？

OpenClaw 实测体验：Agent 框架现在到底能不能用？最近折腾了一段时间 OpenClaw，起因其实很简单：市面上关于 Agent 的演示视频看起来都很猛，但真正落到工程环境里，很多细节没人说清楚。我更关心的不是“它能不能做 Demo”，而是——

qKnow 知识平台核心能力解析｜第 03 期：结构化抽取能力全流程介绍在知识驱动应用越来越重要的今天，如何把分散、杂乱的数据，快速转化为“可用的知识”，成为很多企业和团队绕不开的问题。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-02-04)生成于：2026-02-04共发现热门项目： 11 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜凸显AI驱动的软件开发自动化正迈向纵深，热点高度集中于智能体（Agent）技术的实战化与工程化。项目如claude-mem和ChatDev展示了AI如何通过记忆上下文和多智能体协作来重塑开发流程，而superpowers和ccpm则致力于构建可靠的任务编排与管理框架。同时，低成本的nanochat和专注于金融研究的dexter标志着AI应用正朝着垂直化与成本可控方向发展。整体趋势表明，开发者正积极构建能解决实际工程问题

通过dify文件上传能力，解决较大文本与LLM实时交互问题背景：在调用大语言模型时，除了安全问题另外一个让用户很头疼的问题就是实时大文本交互，如果你的问题内容很多，经常遇到LLM返回内容很简单，甚至内容被截断的问题，因为达到了最大token数限制。注意这提到的是实时交互，如果不是实时交互，通过RAG技术也可以解决很多大文本交互问题。在一些官网，比如deepseek，如下图：

MAF快速入门（14）快速集成A2A Agent大家好，我是Edison。最近我一直在跟着圣杰的《.NET+AI智能体开发进阶》课程学习MAF开发多智能体工作流，我强烈推荐你也上车跟我一起出发！

【langchain】AI应用开发框架LangChain 由 Harrison Chase 创建于2022年10月，它是围绕LLMs（大语言模型）建立的一个框架。

Large Language Model(LLM)应用开发学习实践（三）Write clear and specific instructions(clear ≠ short)

（AI生成) openClaw 的前世今生AI Agent（人工智能智能体）是技术概念 / 底层框架，是具备 “感知 - 规划 - 执行 - 反馈” 闭环能力的智能体技术体系； AI 代理工具是AI Agent 技术的产品化落地，是面向普通用户 / 开发者、可直接部署使用的工具 / 应用，也是你之前关注的 OpenClaw、AutoGPT 这类产品的统称。简单说：AI 代理工具 ≈ 产品化的 AI Agent，前者是后者的实际应用形态，后者是前者的技术核心。

人工智能培训

具身智能如何在保证安全的前提下高效探索学习？具身智能的核心的是通过物理实体与环境的交互获取认知、优化行为，其探索学习本质是“试错—反馈—迭代”的循环。但物理交互的不可逆性（如机器人碰撞损坏、误触危险设备），使得“安全”与“高效”成为核心矛盾——过度强调安全会导致探索保守、学习低效，盲目追求高效则可能引发安全事故。结合当前技术研究成果，需从安全边界构建、学习范式优化、技术协同支撑三个层面系统设计，实现二者动态平衡，让具身智能既能“大胆探索”，也能“守住底线”。

浅析DeepSeek-OCR v1&v2时隔几个月，DeepSeek 又发布了 DeepSeek-OCR-2，与 v1 一样极具创新，在端到到的文档解析 VLM 中达到了 SOTA 的效果，并且极其高效，最多只需要 1120 个视觉 token，在这样的高效的输入下能达到最好的效果，确实不容易。那么，本文就趁这个机会把 v1 和 v2 放一起简单聊聊两者的一些架构、创新点等等。

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GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-02-03)生成于：2026-02-03共发现热门项目： 12 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜以AI编程和智能代理为核心趋势，多个高星项目聚焦于提升开发效率。如claude-mem和99项目通过AI自动记录编码会话并注入上下文，实现了开发过程的智能延续；Maestro和ChatDev则展示了多智能体协作在软件开发中的成熟应用。同时，RAG技术持续革新，PageIndex提出无需向量的推理检索方案，而nanochat和pi-mono进一步降低了本地部署大模型的门槛。此外，netbird为分布式团队提供安全的网络连

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RAG 深度实践系列（七）：从“能用”到“好用”——RAG 系统优化与效果评估在 RAG 深度实践系列的前几篇文章中，我们已经完成了从理论架构到动手搭建，再到企业级平台部署的全过程。RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术，作为连接大语言模型（LLM）与企业私域知识的桥梁，无疑是当前 AI 领域最具潜力的应用范式之一。

【LLM】大模型数据清洗&合成&增强方法【大模型数据工程进展】主要讲的故事是大模型增强型数据准备展开系统性综述，围绕数据清洗、数据集成、数据增强三大任务，分析从传统基于规则的方法向提示驱动、上下文感知、智能体为核心的范式转变。Can LLMs Clean Up Your Mess? A Survey of Application-Ready Data Preparation with LLMs，https://arxiv.org/pdf/2601.17058，

FPGA 在大模型推理中的应用我在之前详细讲过FPGA在AI中的优势，如果我们要利用它的优势，去优化大模型推理过程，应该有哪些方案（只是理论推导）。下面简单罗列一下：

【AI黑话日日新】什么是大模型的test-time scaling？摘要：大语言模型（LLM）的性能提升长期依赖“参数扩容、数据增量、训练加算”的训练时缩放（Training-Time Scaling）范式，但该路径面临成本指数级增长、边际收益递减的瓶颈。Test-Time Scaling（TTS，测试时缩放/推理时扩展）作为全新技术范式，无需重新训练模型、不修改权重，仅在推理阶段通过投入额外计算资源、优化推理策略或引入外部验证，即可实现模型输出精度、鲁棒性与推理能力的显著提升。本文从核心定义、本质原理、主流算法分类、数学推导、工程代码实现、性能应用、挑战与未来方向，全面

vLLM、SGLang 融资背后，AI 推理正在走向系统化与治理最近，推理引擎领域出现了两件具有标志意义的事件：vLLM 和 SGLang 相继走向公司化。vLLM 核心团队成立 Inferact，完成 1.5 亿美元融资，估值达 8 亿美元：

大模型幻觉治理新范式：SCA与[PAUSE]注入技术的深度解析与创新设计自以GPT系列为代表的大语言模型（LLMs）崛起以来，其展现的非凡语言生成与理解能力已深刻重塑了人机交互的范式。然而，一个幽灵始终徘徊在AI世界的上空——幻觉（Hallucination）。它特指模型生成的内容在语法上流畅连贯，逻辑上看似严谨，实则与输入源信息（忠实性）或客观事实（事实性）严重不符的现象。正如Gartner在2024年报告中所警示，幻觉与模型滥用已成为生成式AI的两大核心风险。在医疗诊断、法律咨询、金融分析等高风险场景中，一个微小的幻觉便可能引发决策误导、信任崩塌乃至严重的社会伦理危机。例

基于 Spring AI 与 Streamable HTTP 构建 MCP Server 实践面向专家读者的实战文章，目标是把“模型驱动工具调用（MCP）”从协议、架构到工程落地完整走通。本文强调可扩展、可观测与生产级交付。