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AI Agent 完全指南:从 ReAct 到 Multi-Agent 的工程架构
Agent 是 2024 年最热也最被滥用的词。"AI Agent""LangGraph Agent""自主 Agent""Multi-Agent" —— 听起来花样很多,但拆开看,所有 Agent 系统的核心都是同一个循环:感知 → 决策 → 行动 → 观察 → 再决策。这篇文章把 Agent 从最基础的 ReAct…- 0
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Function Calling 完全指南:让 LLM 调用工具的工程实战
Function Calling 让 LLM 从"只会说话"升级到"能调工具",是当代 AI Agent 的基础设施。但它的工程细节(参数 schema、错误处理、并行调用、流式响应)远比看起来复杂。这篇文章把 Function Calling 从最基础调用讲到生产级实现,讲清楚它和 Tool Use / Plugin / Action 的关系。 Funct…- 0
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RAG 检索增强生成完全指南:从 Naive 到生产级 Advanced RAG
RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)是 2023 年以来 AI 工程里被讨论最多、踩坑也最多的技术。它让 LLM 能"查资料后再回答",几乎是企业落地 AI 的事实标准。但很多团队的 RAG 上线后效果不好 —— 不是因为 LLM 不行,而是 RAG 的每一个工程细节都能让效果腰斩。这篇文章把 RAG 的完整流程讲透,从最朴素的 …- 0
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Prompt Engineering 完全指南:从 Zero-shot 到 Function Calling 的实战技巧
"Prompt Engineering 是不是要消失了?" —— 这是 2024-2025 年 AI 社区每隔几个月就会冒出来的争论。事实是:虽然 LLM 越来越聪明、对自然语言越来越宽容,但把 LLM 用好的核心技能,从来没变过。这篇文章把 prompt engineering 从基础原则讲到 Chain-of-Thought、Few-shot、Self-Consistenc…- 0
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Transformer 完全指南:从注意力机制到 GPT 的工作原理
2017 年 Google 那篇《Attention Is All You Need》之后,Transformer 几乎重写了整个 NLP 行业。ChatGPT、Claude、GPT-4、Gemini、Llama、Qwen 全是 Transformer 家族。但很多人对它的理解停在"自注意力机制"五个字,问起 QKV 怎么算、为什么要多头、位置编码为什么需要,就支支吾吾。这篇文…- 3
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