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带刺的坐椅

SolonCode CLI 的心智记忆功能：让 AI 编程助手越用越懂你很多 AI 编程工具，但大多数都有一个共同的痛点：每次对话都要重新交代背景。说实话，这个痛点困扰了我很久。你跟 AI 说"我项目用的是 MyBatis-Plus"，它说"好的，记住了"。结果第二天开个新会话，它又开始给你写 JPA 的代码。你跟它说"我们团队的命名规范是驼峰式"，它在同一次对话里记住了，下次又忘了。

LangChain 结构化输出详解：彻底告别大模型文本手动解析日常开发中调用大模型，相信大家都踩过同一个坑：调用模型返回一大段自由文本，人看着通俗易懂，但程序根本没法直接用。

梦想不只是梦与想

构建智能问答或RAG系统：三个关键组件“大模型”通常指的是大语言模型（Large Language Model, LLM）‌，而“大预言、嵌入模型、重排序模型”并不是大模型本身的三种类型，而是‌在构建智能问答或检索增强生成（RAG）系统时，常协同使用的三个关键组件‌。它们各自承担不同角色，共同提升系统整体性能。

RAG检索优化策略：系统性四层框架解析RAG在今天已经不是什么稀奇玩意了，懂或不懂的多多少少都会讲出点门道。小马之前也介绍过相关的文章链接: 《RAG检索增强生成：通过重排序提升AI信息检索精准度》。至于RAG的具体原理小马再次就不做赘述了。然而在实际的真实场景中，往往会面临着真实效果的上限问题，通用的RAG似乎都无法满足特定化的业务场。于是，我们往往需要针对其做特定业务的召回优化（专属）。

数据智能老司机

大语言模型：那些硬核难题——面向安全性的 LLM 评估如果你上错了火车，第一站就下车。你待得越久，回程的代价就越高。 ——日本谚语请注意，本章会讨论有害提示词，例如询问 LLM 如何制造炸弹，以及不安全的模型行为，目的在于评估和缓解安全风险。必要时，示例会被缩写或抽象化处理。

数据智能老司机

大语言模型：那些硬核难题——第一性原理：在开始用 LLM 构建之前，我们需要考虑什么自由这种东西，如果不用，就会死去。 ——亨特·S·汤普森大语言模型（LLM）代表了一个真正的拐点：它改变了软件能够做什么，也改变了我们构建应用的方式。LLM 能够理解上下文，识别文档之间的模式，生成连贯的解释，并且在没有脆弱规则集或海量训练数据的情况下，适应细微复杂的请求。这些能力非常惊人，而开源工具又让任何规模的组织、任何预算水平的个人，都能够接触到这项技术。本书的目标，是让读者掌握开源框架，以便成功落地这项技术，并避开那些容易让我们走偏的常见陷阱。

Agentic RAG：用 LangGraph 构建会路由、会纠错、会收敛的闭环 RAG很多团队第一次做 RAG，思路都差不多：这套流程能不能跑通？当然能。但真正上线以后，问题也会很快暴露出来。

RAG 系列（十八）：Conversational RAG——多轮对话中的代词陷阱前面十七篇都在处理同一种问题：给一个独立的问题，返回一个答案。但真实的对话不是这样的。用户在问完"RAGAS 是什么"之后，自然会接着问：

第一次接触 agent 概念分享之前做 ae 插件, 想让应用表达式的时候调参数更方便.代码是 ai 写的, ai 直接把表达式写上了, 于是我就想是不是可以在这里直接调用 ai, 让 ai 直接应用表达式, 才接触到了 agent 开发.

Wilber的技术分享

【大模型面试八股 2】Function Call、MCP、Skill的区别🔹 本质 LLM API 层面的原子交互机制，用于让模型在对话过程中结构化地请求执行外部函数。🔹 工作原理开发者通过 JSON Schema 声明函数名、参数类型、描述。模型在推理时判断是否需要调用，并输出结构化指令：

深度学习机器

从RAG到LLM Wiki：用AI构建持续进化的个人知识库自从大模型诞生以来，我们主动或者被动接收到的信息越来越多，信息爆炸是我们每个人必须面对的问题。如果想提升自己的效率，就得从这些信息中精确筛选出有用的部分，避免自己被淹没在信息的海洋里。试想一下，比如你现在看到一篇文章，随手点了收藏，以为过后就会仔细去阅读，但是很多时候往往进了收藏夹之后就会吃灰。就算哪天真的想起来要看一下收藏夹的文章，如果收藏夹中已经有了大量的文章，且杂乱无序，这时候整理起来也费劲，往往会让人没有想看的欲望。

AI大模型小白手册 | Function Calling-大模型与真实世界交互的桥梁2023 年之前，大模型是"关在笼子里的天才大脑"——它能写诗、能编程、能回答问题，但它的世界止步于训练数据的截止日期。你不知道今天的天气，查不了实时的股票，动不了数据库里的一行记录。

熊猫钓鱼>_>

Q-Learning详解：从理论到实战的完整指南摘要：Q-Learning是强化学习领域最经典的算法之一，以其简洁优雅的思想和强大的学习能力闻名。本文将深入剖析Q-Learning的理论基础、算法实现、收敛性证明，并通过多个实战案例展示其应用价值。

开源 Skills 全生命周期创造平台作者：SkySeraph 日期：2026-05-02 原文：SkillNexus Intro 开源：SkillNexus

记一次失败的本地部署 LLM MTP 模型的过程先说结论：如果显卡没有24GB+的显存，确实没必要折腾。显存容量决定体验上限，MTP不是“免费加速”，而是用更多显存换 decode 加速。

熊猫钓鱼>_>

强化学习与决策优化：从理论到工程落地的完整指南摘要：强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为人工智能领域的重要分支，正在从游戏场景走向工业现场。本文将深入讲解RL的核心原理、主流算法，并通过桥梁智能设计的具体案例，展示如何将RL技术落地应用于工程决策场景。

RAG 系列（十七）：Agentic RAG——让 Agent 主导检索过程前面十几篇一直在优化一件事：怎么让检索结果更好。更好的分块、更精准的排序、更聪明的问法、CRAG 纠偏、Graph RAG 关系遍历……

Rudder：让人类与 AI Agent 像真正的团队一样协作过去一年，AI Agent 的能力正在快速提升。它们可以写代码、整理文档、研究资料、分析需求、生成计划，甚至帮助推进复杂项目。但当 agent work 从一次简单 prompt 变成持续性的真实工作时，一个新的问题开始出现：

RAG 系列（十六）：Graph RAG——用知识图谱解决多跳关系问题前面几篇从各个角度优化了检索质量：更好的分块、Rerank 重排序、查询改写、CRAG 纠偏。但有一类问题，这些方法都帮不上多少忙：