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检索增强生成（RAG）：让大模型突破知识边界RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种让大语言模型能够访问外部知识库的技术，通过在生成答案前先检索相关文档，从根本上解决了大模型的三大痛点。

Windows Ubuntu 本地部署OpenClawhttps://clawd.org.cn/install/docker-quick#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%BA%8C-%E6%89%8B%E5%8A%A8-docker-compose-%E9%83%A8%E7%BD%B2-%E9%80%82%E5%90%88%E8%BF%9B%E9%98%B6%E7%94%A8%E6%88%B7https://clawd.org.cn/install/docker-quick#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%BA%8C-%E6%89%8

来一斤小鲜肉

Spring AI核心：高阶API之ChatMemory在上一篇文章中，我们已经对 Spring AI 的基础 API 使用方式进行了介绍，包括基本的模型调用和简单的交互示例。本篇文章将继续深入 Spring AI，重点介绍在实际开发中非常重要的高阶 API，帮助你更好地理解 Spring AI 的扩展能力和高级用法。

Mac Studio M4 通过 vLLM 部署本地大模型，对接 Jeecg-AIJeecg-AI 是一套类似 Dify 的 AIGC 应用平台 + 知识库问答 + 零代码应用搭建，是一款基于大型语言模型和 RAG 技术的 AI 应用平台与零代码应用搭建平台，重点提供图文并茂的 AI 知识库和智能聊天功能，界面直观，支持知识库管理、AI 流程编排、模型配置、向量库对接及实时运行监控、零代码业务系统搭建，帮助用户将知识转化为智能 AI 知识库，轻松实现精准智能问答。

再见 OpenClaw，MaxClaw 一键平替，企业微信/微博/飞书/钉钉接入如果你最近关注 AI Agent 领域，大概率在各大开发者社区和社交平台被一只红色的 🦞 刷屏过。它不是海鲜，而是当下 AI 圈真正的超级顶流——OpenClaw。

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OpenClaw 实战｜多 Agent 打通小红书：数据收集 + 笔记编写 + 自动发布一步到位本文将带来超详细的 OpenClaw 多 Agent 实战教程，手把手教大家搭建一套小红书全链路自动化系统，从数据收集、竞品分析，到 AI 笔记创作、精美图文渲染，甚至后续的自动发布（目前优化为人工审核后发布），全程无需手动干预，只需在飞书发送一句话指令，剩下的所有工作都可由 OpenClaw 自动完成。

RAG实战-基于 Milvus 和 LangChain 实现的天龙八部阅读助手RAG 是 Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成）的缩写。简单来说，它是一种让大语言模型（LLM）在回答问题前，先去“查资料”的技术架构。通过结合外部知识库的检索能力和大模型的生成能力，来解决大模型存在的以下问题：

从深锡 “龙虾政策” 看 AI 产业新风口：开源智能体与 OPC 模式的政策红利解析近期，深圳龙岗、无锡高新区接连出台针对 OpenClaw（被开发者亲切称为 “龙虾”）开源 AI 智能体的专项支持政策，最高单项补贴达 500 万元，还同步加码 AI 时代的新型创业模式 OPC（一人公司）。这两大区域的政策不仅是对当下开源 AI 技术热潮的精准响应，更勾勒出国内人工智能产业从 “技术研发” 向 “产业落地”“生态共建” 转型的政策新方向。对于开发者、创业者和科技从业者而言，读懂这份 “龙虾政策”，就能抓住 AI 智能体赛道的核心政策红利。

【世界模型】WorldWarp：异步视频扩散的3D重建标题：《WorldWarp: Propagating 3D Geometry with Asynchronous Video Diffusion》项目：https://hyokong.github.io/worldwarp-page/ 来源：新加坡国立大学；香港理工大学

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一款全能型 AI 设计修图工具实测：椒图 AI，Nano Banana Pro 加持，电商 / 修图 / 设计一站式解决作为一名常年和图片、设计打交道的开发者 / 设计师，日常总会遇到各种图片处理的痛点：低清素材需要高清修复、无源文件海报要改字、电商产品缺展示图、老照片想修复翻新，找多款工具切换不仅效率低，学习成本也高。最近发现了一款国产 AI 工具 —— 椒图 AI（官网：https://www.jiaotuai.cn/），底层搭载 Nano Banana Pro 模型，集 AI 修图、设计、素材生成等功能于一体，亲测一段时间后，发现它能一站式解决大部分图片处理和设计需求，分享给有同样需求的小伙伴。

定义未来办公：数谷AgentOffice如何实现规模化提效在数字化浪潮席卷全球的2026年，办公形态正经历从“信息化”向“认知自动化”的代际跨越。过去十年，企业通过ERP、CRM等系统解决了数据的存储问题，但随着业务复杂度的指数级增长，一个新的瓶颈赫然出现：系统之间的数据孤岛、海量的非结构化单据解析、以及需要人类经验介入的逻辑判断，正消耗着企业大量的高级人力资源。

DigitalOcean 基于 NVIDIA GPU 如何为 Workato 降低 67% AI 推理成本Workato 的 AI 研究实验室专注于帮助客户利用智能体 AI 能力扩展生产自动化，这些系统可以推理、执行并协调跨业务的工作。目前，Workato 服务超过 12,000 家全球企业客户，例如 Broadcom（博通）、Intuit（财务软件领域的 SaaS 巨头）、Box 等公司。

OpenClaw实战-NAS配置从0到1详细教程及踩坑记录💡 大家好，我是可夫小子，关注AI编程、AI自动化和自媒体。我去年在自己Macbook上就已经安装了Openclaw了，当时基本就是一行命令，比较顺利。经过这两个月，Openclaw版本经历了很多更新，当时的安装教程有些过时了。最近，我需要在一台群晖的Nas部署Openclaw，硬是花了两天时间才完成。我把整个详细的部署过程，一些踩坑经历用图文记录下来，就有这篇包含30多张截图的图文。

大模型从入门到应用——HuggingFace：Transformers-[零基础快速上手：自然语言处理任务]分类目录：《大模型从入门到应用》总目录使用 pipeline() 是利用预训练模型进行推理的最简单的方式。你能够将 pipeline() 开箱即用地用于跨不同模态的多种任务，它支持的自然语言处理的任务列表：

OpenAI发布GPT-5.4：支持百万Token上下文与原生电脑操作2026年3月5日，OpenAI再次以颠覆性创新震撼科技界，正式推出GPT-5.4 系列模型。这一版本不仅在推理、编程与智能体（Agent）能力上实现深度融合，更通过 Thinking（思维）模式、百万Token上下文窗口和原生电脑操作等突破性功能，重新定义了AI与人类协作的边界。

文本驱动数据可视化新范式：图表狐5个跨行业实战案例深度解析图表狐（https://graphai.crazystone.work/图表狐（的文本指令解析引擎采用三层架构：

16-OpenClaw数据分析与可视化✦ 免费专栏｜全套教程： OpenClaw 从入门到精通 ✦ 开篇总览｜最新目录：最新 OpenClaw 教程｜从入门到精通｜AI 智能助手 / 自动化 / Skills 实战（原 Clawdbot/Moltbot）

广佛莞深RPA定制，数谷智能科技让软件操控自动化?在粤港澳大湾区的经济腹地，从广州的商贸中心到佛山的制造基地，从东莞的“世界工厂”到深圳的技术硅谷，一场关于效率的变革正在悄然发生。

AgentScope 框架源码深度解读：ReAct = Reasoning + Acting 的实现原理🎯 本文目标：通过深入 AgentScope 框架源码，揭示 ReAct 模式如何做到"推理 + 行动"的自动循环 📦 源码版本：AgentScope 1.0.16.dev0 🔍 阅读建议：结合代码示例，理解每个核心方法的职责 ⏱️ 预计时间：30-45 分钟