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AI大模型小白手册 | API调用的魔法指南在上一篇文章中，我们深入探讨了大模型的原理和演进历程。你可能已经被这些"超级大脑"的能力所震撼，但心中可能还有一个疑问：作为一个开发者或技术爱好者，我该如何真正"使用"这些能力？

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-12-25)生成于：2025-12-25共发现热门项目： 15 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜显示AI应用开发成为绝对核心，开发者正积极构建解决实际问题的生产级工具。技术热点聚焦于智能体能力增强与部署优化，例如Google的langextract实现精准信息抽取，vLLM Omni推动多模态高效推理，而LEANN等RAG方案则致力于本地化与存储优化。同时，Claude Code生态的工具与技能库项目显著增长，反映出AI编程助手正深度集成进开发工作流。榜单整体趋势表明，社区已超越模型实验阶段，转向构建可复现、高效

人工干智能

大模型应用中，创建OpenAI客户端的三种方式1 程序中通常通过OpenAI客户端访问大模型，采用Client/Server方式获得大模型提供的云服务。而创建OpenAI客户端有如下三种方式： 1、

RAG完全指南:从"死记硬背"到"开卷考试"的AI进化之路你有没有遇到过这样的尴尬:这就是大语言模型的典型困境:它只知道训练时见过的东西,对专有数据、实时信息、特定领域知识一无所知。

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LangChain 实战：让 LLM 拥有记忆与结构化输出能力在稀土掘金社区，大家都在热烈讨论大模型应用落地。其中两个最常见、最棘手的痛点就是：今天，我们就用 LangChain.js彻底解决这两个问题。通过真实代码 + 底层原理剖析，手把手带你实现：

🤖 AI 对话斜街的文件处理秘笈：PDF、图片与 ClaudeCod 的花式对接之道在 AI 世界中，语言模型像一个身怀绝技的诗人，能吟出高维数据的浪漫。但一旦你让它处理 PDF 或图片，它就会陷入一种哲学思考模式：

🌌 多模态 AI 的崛起：语言、图像与视频的融合革命在过去，AI 就像一位专科医生——但他们各自高傲地住在自己的实验室，互相看不懂彼此的世界。直到有一天，一个新的概念出现了——

靠更换嵌入模型，该产品将 RAG 延迟降低了50%编者按：在 RAG 系统中，一味追求更高维的嵌入模型真的意味着更好的性能吗？文章重点介绍了 MyClone 将原有 1536 维的 OpenAI text-embedding-3-small 模型替换为 512 维的 Voyage 3.5 Lite 嵌入模型，从而实现 RAG 延迟与存储成本的大幅降低，还能在保持甚至提升检索质量的同时，明显改善用户体验。

Web开发者快速上手AI Agent：基于Advanced-RAG的提示词应用图片来源网络，侵权联系删。在AI应用开发浪潮中，越来越多Web开发者希望将自身技术栈延伸至AI领域。然而，面对“Agent”“RAG”“提示词工程”等术语，不少前端或后端工程师感到无从下手。本文将从Web开发者的视角出发，通过类比熟悉的开发场景（如API调用、状态管理、组件复用），系统讲解如何基于Advanced-RAG架构优化Agent提示词，并提供可运行的Node.js + React端到端项目示例，助你平滑转型AI应用开发。

🤖 2025 年的人类还需要 “Prompt 工程师” 吗？2022 年，一个新职业横空出世——Prompt 工程师。他们靠着一行行看似神秘的咒语，将 ChatGPT、Stable Diffusion、Claude 调教得像现代版的炼金术士。

意图驱动编程（Intent-Driven Programming）👨‍💻 一句话概念：程序员不再告诉计算机“怎么做”，而是描述“要达成什么”，系统通过语义理解与模型推理，自动生成“如何实现”的过程。

想用offer打牌

逃出结构化思维：从向量，向量数据库到RAG作为一个 Java/Go 后端开发者，你肯定非常熟悉传统的关系型数据库（MySQL、PostgreSQL）和键值对数据库（Redis）。它们的核心逻辑通常是精确匹配（WHERE id = 1 或 key = "session_123"）。

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Reasoning + Acting: ReAct范式与ReAct Agent在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的出现带来了前所未有的可能性。然而，LLM 并非万能，它们会“幻觉”，它们无法实时获取信息。为了弥补这些不足，ReAct 范式应运而生，它赋予了 LLM 像人类一样“思考”（Reasoning）和“行动”（Acting）的能力，从而构建出更强大、更可靠的 ReAct Agent。

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在数据库迁移中，如何让 AI 真正“可用、可信、可落地”?在数据库迁移领域，AI 正在被寄予厚望。但一个现实问题也越来越清晰：如果只“相信模型”，迁移风险并不会减少，甚至可能被放大。

关于熵的一些概念及其计算最近在看 verl 的源码学习强化学习的相关实现，看到了一个计算熵的函数，感觉挺有意思：在人工智能深度学习领域，模型训练有很多数学的理论做支撑，但从数学公式转化为具体的代码实现，往往不能直接按原公式的计算逻辑编写代码进行计算，因为数学是比较理想的，而真正要把数据放到计算机中进行处理，则需要考虑很多问题，比如计算是否稳定、数值会不会溢出等等，因此通常需要对原公式做一些转换，熵的计算就是如此，当然还有很多其他的例子，比如 softmax 的计算等等。本文就借此机会聊聊与熵相关的一些内容。

新兴存储全景与未来架构走向报告的主要逻辑和核心内容可以概括为下图：报告重点分析了四种有潜力的新兴存储技术，它们的定位和特点各不相同：

MAF快速入门（8）条件路由工作流大家好，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的开发技巧，我强烈推荐你也上车跟我一起出发！

暴风鱼划水

大型语言模型（入门篇）B简单来说，可以将大型语言模型（LLM）想象成一位知识渊博、功能多样的助手，能够理解并生成人类语言。然而，像任何助手一样，它需要指令才能明白你需要它完成什么样的任务。这个指令，即你提供给LLM以引导其行为的文本，被称为提示词。交互通常遵循以下流程：提示词可以有多种形式，例如：

别再让 AI 自由发挥了！用 LangChain + Zod 强制它输出合法 JSON大模型很聪明，但也很“自由”。你让它解释 Promise，它可能回你一段优美的散文；你想要一个干净的 JSON，它却在前后加上“好的！”“希望这对你有帮助！”。

AI Agent（智能体）如何构建？什么时候该用？有哪些模式？AI Agent、Agentic AI、Agentic架构、Agentic工作流、Agentic模式——当前，智能体已成为技术语境中的高频词汇。然而，究竟何为智能体？我们又应如何设计出稳定且高效的智能体系统？