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2025年度总结 EXI-小洲：技术与生活两手抓2025一共尝试了10多道新菜、还有些菜尝试了新的做法在微信视频号分享了3个日常生活视频、以后会继续分享

RAG不是万能的，但没有RAG是万万不能的：8种主流架构全景解析在大模型时代，RAG（Retrieval-Augmented Generation）几乎成了每个技术团队的标配。它看似简单：用户提问，系统从私有知识库中找相关文档，再让大模型据此生成答案。但实际落地时，我们很快发现：原始的“检索-生成”流水线在面对复杂查询、模糊语义或低质量文档时频频失效。答案要么张冠李戴，要么干脆胡编乱造。这促使业界不断演进RAG架构，从最初朴素的Naive RAG，发展出引入多头注意力、自我修正、智能体规划、图结构乃至工业级优化的多种变体。这些架构并非相互替代，而是针对不同场景痛点的精

ModelEngine + MCP：解锁 AI 应用的无限可能一、引言：AI 应用开发的新时代二、什么是 MCP 协议2.1 MCP 协议概述2.2 MCP 的核心优势

LangChain入门（十三）- 6步实操Agent落地大法过去几年，大模型和 Agent 的讨论铺天盖地，但多数团队卡在同一个问题上：知道 Agent 很强，却不知道第一步该写什么代码。产品经理画了流程图，工程师接了 API，结果跑起来发现 AI 根本理解不了用户意图；或者能跑通几个例子，一上线就幻觉频出、成本飙升。问题不在技术，而在方法——我们沿用了传统软件开发的思维去构建一个概率性系统。Agent 不是功能模块的堆砌，而是推理链的编排。它需要一套全新的启动逻辑：先验证理解能力，再接入工具；先明确边界，再扩展场景。LangChain 团队在大量实践中总结出一套

RAG不是魔法，是工程：从知识库到企业部署的硬核实践大模型热潮席卷技术圈，但真正将其用于企业生产环境的人很快会发现：开箱即用的聊天机器人远不能满足业务需求。模型会胡说八道，回答不了昨天刚发布的新政策，更不敢把客户合同上传到公有云API。这时候，RAG（检索增强生成）成了多数团队的第一选择。然而，很多项目在“跑通Demo”后便陷入泥潭——召回率低、答案不准、维护成本高、用户反馈差。问题出在哪？不在于RAG理论本身，而在于工程实现的粗糙。RAG看似简单：用户提问，系统检索相关文档，再让大模型生成答案。但每个环节都藏着陷阱：PDF解析丢失表格结构、文本切分截断关

使用 Lovable 从 0 到 1 开发一个记账应用今天继续分享用ai开发应用的实战记录。Lovable 是一个偏向 Web 应用开发的 AI 工具，主打用自然语言直接生成前端页面、后端逻辑以及数据库结构，整体更接近“直接帮你把项目跑起来”。

10 天 AI 协作开发实录：一份可复用的 AI 开发流程样例想先看效果？点击查看演示页面：演示页面我用 10 天时间，借助多个 AI 模型和工具，完成一个项目的需求分析、产品设计、架构设计、数据库设计以及前后端开发。

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Ai开发范式总结导读：在快速迭代的项目开发中，如何保持代码的可维护性与技术方案的准确性？本文总结了我们在“专有钉”项目中的研发范式，核心理念是：文档即地图，标准即地基。

用 LangChain 玩转大模型：从零搭建你的第一个 AI 应用一句话概括：LangChain 是一个让你像搭积木一样构建 AI 应用的工程化框架。在 ChatGPT 横空出世、Transformer 架构席卷全球的 2022 年，你可能以为 LangChain 是为了“蹭热度”才诞生的。但其实——LangChain 比 ChatGPT 还早！它早在 LLM（大语言模型）爆发前就默默布局，如今已推出 1.0+ 稳定版本，成为构建 AI 应用的事实标准之一。

神州数码云基地

首次开发陌生技术？用 AI 赋能前端提速开发！近期承接 reactflow 工作流系统迭代需求，需新增 “数据查询节点”。作为首次接触 reactflow 节点开发的新手，进一步理解了前端开发的 “冰山特性”：表面仅是 “新增一个节点” 的简单需求，水下却藏着多重技术问题。网络上能查看的技术文档没有提供完整实现示例，关键细节例如BlockEnum 枚举定义位置、node 组件与画布的数据流联动、自定义 hook 调用规范等等均无明确说明，这导致我在需求初期就陷入了流程梳理的困境。

数据主权的守护者：为什么你需要本地知识库？在人工智能和大数据蓬勃发展的今天，我们的文件、知识和数据正以前所未有的速度被数字化。然而，一个不容忽视的问题日益凸显：当我们将个人或企业的核心知识上传到云端，我们是否正在失去对数据的主控权？云服务商的数据泄露事件频发，AI模型对用户数据的"白嫖"行为引发广泛担忧。在这样的背景下，本地知识库应运而生，为我们提供了一个全新的解决方案。

央企程序员AI创业后续 🚀💭 两个月前，我写了一篇《央企程序员AI创业一个月感受》，没想到得到了那么多朋友的关注和鼓励。这段时间静下心来，梳理了一下产品，做了一些优化和迭代。从"能用"到"好用"，星甘StarGantt迎来2.0大版本更新！全新工具栏、精细化权限控制、一键分配负责人...这不只是一次版本升级，更是一个独立开发者在AI时代的产品思考与实践！

Rokid AI眼镜开发 —— 戴上Rokid Glasses的你有多强我们team——看看你有多强队在Rokid 杭州赛中做的一款应用是"战斗力识别"，这款产品是基于Rokid AI glasses的产品，其后台是在灵珠平台上搭建的工作流。先说下设计思路和主要规则：

个人知识管理新选择：探秘访答本地私有知识库在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到海量的知识和信息。从工作文档到学习笔记，从灵感记录到项目规划，如何高效地管理这些知识资产成为了现代人面临的共同挑战。云端知识库虽然方便，但数据隐私和安全性始终令人担忧。就在这时，本地私有知识库应运而生，成为了知识管理领域的一股清流。

【CANN】开启AI开发新纪元，释放极致计算效率【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈人工智能与大模型应用 ⌋ ⌋ ⌋ 人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合，未来需平衡技术创新与伦理风险，推动可持续发展。

2024-2025年技术发展趋势深度分析：AI、前端与后端开发的革新之路基于最新技术资料的综合分析，为开发者提供全面的技术发展指南随着技术的快速发展，2024年各个技术领域都呈现出新的发展趋势。AI技术从辅助工具升级为开发核心驱动力，前端开发朝着智能化与工程化深度融合方向发展，后端开发则以云原生与分布式系统为主导。本文将深入分析人工智能、前端开发和后端开发等领域的最新动态，为开发者提供全面的技术发展指南。

Gemini 2.5模型重大升级：更智能的AI技术Gemini 2.5 Pro持续受到开发者喜爱，成为最佳编程模型，而2.5 Flash通过新更新变得更出色。我们还在模型中引入了新功能，包括Deep Think——2.5 Pro的实验性增强推理模式。

在未来等你

智能Agent场景实战指南 Day 23 : Agent安全与隐私保护欢迎来到"智能Agent场景实战指南"系列的第23天！今天我们将探讨智能Agent开发中至关重要的主题——安全与隐私保护。随着Agent在金融、医疗、客服等敏感领域的广泛应用，确保数据安全和用户隐私已成为Agent系统设计的首要考量。本文将深入讲解Agent安全防护的核心机制、隐私保护的最佳实践，以及如何在实际项目中实现端到端的安全保障。

智能控制权回归：人机协创时代的极简主义编码革命编程的本质是思维的具象化。上世纪三四十年代的交换机面板是纯粹的物理编程。程序员通过插拔电线改变电流路径，每一次调整都是对机器硬件的直接操控。外公在苏联使用的打孔卡编程，需要精确计算每个孔洞的位置。这些卡片承载着程序逻辑，却脆弱易损。1950年代末汇编语言出现，编程从物理实体转向符号逻辑。COBOL、C++等高级语言相继诞生，抽象层级不断提升。