llm

大模型教程

构建Agents框架｜LlamaIndex使用实战之RAG本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。RAG（Retrieval Augmented Generation：检索增强生成）是LlamaIndex的核心功能模块，覆盖了从数据加载、索引构建到存储管理及检索的全流程。其数据连接与加载能力，更是LlamaIndex早期开源阶段的一大亮点。通过连接和检索特定数据片段，RAG不仅有效解决了大语言模型（LLM）面临的上下文长度限制，也保障了私有领域数据的安全。

大模型教程

LangChain×Qwen3：高性能RAG系统实战项目本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。大模型虽然强大，但依然存在两大痛点：

打造生产级复杂 RAG 系统：LangChain, LangGraph 与 RAGAS 实战指南本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。在构建生产环境就绪的 RAG 系统时，我们需要的远不止简单的“检索-生成”步骤。一个健壮的 RAG 必须具备数据治理、灵活的检索策略、反幻觉 (Anti-Hallucination) 机制、以及自我优化的规划与执行 (Planning and Execution) 能力。

写给小白看的使用LangChain构建基于知识图谱的RAG系统实战教程本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。在构建基于知识图谱的RAG系统或使用LangChain的智能体时，最大的挑战之一是从非结构化数据中准确提取节点和关系。特别是当使用较小的、量化的本地LLM时，这一点尤其困难，结果往往是AI系统表现不佳。

MAF快速入门（2）Agent的花样玩法大家好，我是Edison。上一篇，我们学习了如何使用MAF创建一个简单的Agent，这一篇我们学习下MAF对于单个Agent的花样玩法。

用户660067668539

大模型调用外部工具获取实时天气的实现方法作为前端开发者，我们经常接触 AI 应用，但大模型（LLM）受限于训练数据，无法获取实时信息（如天气、股价）的问题一直很棘手。而大模型调用工具的方案，能让 AI 像人类一样主动调用外部接口，打破数据时效性的壁垒。本文用最简洁的代码，带你从零实现大模型 + 天气 API的实时查询功能

怎么判断是自己prompt写的不够好？还是基座模型能力不够？原作者：归来仍是少年在大模型技术实际部署时，一个极具实践价值的核心问题在于：当前输出效果未达预期，究竟源于Prompt设计缺陷，还是模型固有能力的局限？

大语言模型是怎么训练出来的？一篇入门指南ChatGPT、Claude这些大模型到底是怎么训练出来的？看着它们能写文章、写代码、回答问题，背后的训练过程其实也没那么神秘。今天就用最直白的方式聊聊这个流程。

【AI论文速递】SymAgent：知识图谱复杂推理的agent框架🔖 论文标题：SymAgent: A Neural-Symbolic Self-Learning Agent Framework for Complex Reasoning over Knowledge Graphs 📅 发布时间：18 Feb 2025 🌐 Arxiv ID：2502.03283v2 🔑 关键词：Large Language Model Agent; Knowledge Graph; Self-Learning

LightRAG：简单快速的检索增强生成检索增强生成（RAG ）系统通过整合外部知识源来增强大型语言模型（LLM），从而提供更准确、更符合上下文且满足用户需求的响应。然而，现有的RAG 系统存在诸多局限性，例如依赖扁平数据表示和上下文感知不足，这会导致响应碎片化，无法捕捉复杂的相互依赖关系。为了应对这些挑战，我们提出了Light RAG，它将图结构融入文本索引和检索过程中。这一创新框架采用双层检索系统，能够从底层和高层知识发现两个层面增强信息的全面检索。此外，图结构与向量表示的融合有助于高效检索相关实体及其关系，显著提升响应速度，同时保持上

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-11-22)生成于：2025-11-22共发现热门项目： 18 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜显示AI应用开发仍是绝对主流，特别是RAG与AI智能体领域迎来重大突破。香港大学的LightRAG凭借简单高效的检索增强生成技术获得关注，而Google的ADK-Go和微软AI呼叫中心则推动智能体向实用化、代码优先方向发展。同时，向量数据库Milvus、开源记忆引擎Memori等基础设施项目热度不减，反映出行业正致力于解决AI应用的记忆、检索与控制核心问题。热点雷达与自动化工作流项目则体现了AI技术正深入舆情分析和日常

用 llm + SQLite 实现自然语言到 SQL 的智能转换：一个实战案例在日常开发中，我们经常需要从数据库中查询数据。但对非技术人员来说，写 SQL 查询语句可能是个“噩梦”。而随着大模型的兴起，将自然语言直接转化为 SQL 查询已成为现实。

从零开始：前端如何通过 `fetch` 调用大模型（详解）在现代 AI 应用开发中，我们经常需要在浏览器端直接调用大语言模型（LLM）的 API。虽然有 OpenAI SDK 等封装工具，但使用原生 fetch 发送 HTTP 请求是一种更灵活、可控且易于理解的方式。

【Java手搓RAGFlow】-9- RAG对话实现在前几章中，我们已经成功地将知识文档向量化并构建了高效的混合检索引擎。我们的知识库已经准备就绪，就像一座藏书丰富的图书馆。现在，万事俱备，只欠东风——是时候召唤我们的大语言模型（LLM），让它作为智慧的“图书管理员”，根据检索到的资料，与用户进行流畅的对话了。

全面掌握 AI Agent 30 个高频面试的问题与解答相关的核心知识点！本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。AI 智能体在现代自动化与智能系统中扮演的角色越来越重要，掌握其设计、部署与协作机制的专业人才也日益走俏。无论你是准备面试，还是希望深入了解这个前沿领域，扎实掌握智能体的核心知识都是必不可少的。

为什么调用 OpenAI Tools 后，还要再请求一次大模型？——从代码看 LLM 工具调用的本质在使用 OpenAI SDK（或兼容接口如 DeepSeek）实现外部工具调用时，你可能会写出类似下面这段代码：

大模型教程

AI智能体(Agent)保姆级入门指南，零基础小白也能轻松上手本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。2025年，如果你还不知道什么是AI智能体(Agent)，那你可能正在错过一个时代。从自动驾驶到智能客服，从代码生成到你的专属AI助理，AI Agent正在以惊人的速度渗透到我们生活和工作的方方面面。

一文讲清：多模态学习：多模态融合 + 跨模态对齐多模态学习（Multimodal Learning）作为一项关键技术，通过综合处理文本、图像、音频、视频等多种数据模态，显著增强了模型对复杂信息的解析能力。

大模型教程

产品经理必看！AI大模型上线前，如何确保它不会“胡言乱语”？本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。AI 大语言模型（LLM）因其强大的预测能力，可用于生成邮件、编写代码和回答复杂问题，但在它们带来便利的同时也伴随着风险。如果缺乏保护措施，LLMs 可能会生成不正确、有偏见甚至有害的输出。而**护栏（Guardrails）**的作用正是为此。通过控制输出和缓解漏洞，护栏可以确保 LLM 的安全性和负责任的部署。

大模型教程

别再堆模型了！构建智能体系统，你需要掌握这8个核心要点本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。许多人以为，只要接入一个大模型，系统就能自动变得“智能”。但实际落地的时候才发现：