生成式AI正在重新定义软件架构。我们将大语言模型（LLMs）嵌入到搜索体验、产品助手、客户支持甚至分析仪表盘中。虽然提示工程（Prompt Engineering）备受关注，但将生成式AI插入到微服务中才是真正的架构挑战所在。本文将深入探讨如何在基于微服务的系统中架构生成式AI，涵盖消息队列、重试机制、缓存提示以及监控LLM在生产环境中的行为等关键方面。 挑战：Gen AI ≠ 传统 API 我们
在人工智能日益融入工作场景的当下，提示工程（Prompt Engineering）正成为一项至关重要的技能。它不仅关乎如何有效地与AI沟通，更关系到能否充分释放大模型的潜力，实现人机协同，从而提升数据分析的效率和洞察力。本文将深入探讨如何运用高级提示工程技术，例如少样本提示（Few-shot Prompting）、思维链提示（Chain-of-Thought Prompting）、模块化提示（Mo
检索增强生成（RAG）系统正日益成为利用大型语言模型（LLM）处理海量信息的关键架构。RAG系统的核心在于信息检索的效率和准确性，而这很大程度上取决于如何将原始文本有效分解成可供LLM理解和处理的片段。简单的文本切分远远不够，高级的文本分块技术才是提升RAG系统性能的关键。本文将深入探讨RAG系统中超越基础切分的索引技术，重点介绍几种常见的文本分块策略，分析它们的优缺点，并探讨如何在实际应用中选择
引言： 近年来，大模型技术在生物系统建模方面取得了显著进展，尤其是在蛋白质折叠等领域。然而，当研究人员试图将相同的策略应用于神经科学领域时，却遭遇了瓶颈。这引发了一个深刻的问题：我们对智能的理解是否存在偏差？本文将从大模型视角出发，探讨神经科学在理解智能方面存在的误区，并分析其原因与可能的突破方向。 一、蛋白质折叠的成功：大模型与生物语言 核心关键词：蛋白质折叠、大模型、生物语言 在深入探讨神经科
随着人工智能技术的飞速发展，大模型 (LLM) 已经渗透到我们工作和生活的方方面面。然而，当前 LLM 应用面临一个关键挑战：缺乏有效的记忆机制，尤其是在跨工具协作场景下，导致上下文信息割裂，效率低下。本文将深入探讨 LLM 中记忆的重要性，并介绍 OpenMemory MCP 这一创新方案，旨在解决 AI 工具间的“失忆症”，实现无缝的跨工具上下文 AI 工程。 一、上下文的重要性：大模型智能的
在检索增强生成 (RAG) 系统中，高质量的上下文 (Context) 是生成可靠且富有洞察力答案的关键。然而，仅仅依赖文本提取的传统方法，在处理包含复杂图表、表格以及图像的文档时，往往捉襟见肘。ColiVara 的出现，旨在革新文档检索方式，开启一场视觉革命，突破现有 RAG 系统在处理富含视觉信息文档时的瓶颈，提升整体性能。 RAG 系统中的上下文 (Context) 难题 一个优秀 RAG
近年来，基于生成式预训练Transformer（GPT）的大语言模型（LLM）被广泛应用于各种场景，数百万用户正借助这些模型完成各式各样的任务。为了进一步提升用户交互体验和个性化定制程度，诸如OpenAI等平台允许开发者创建名为Custom GPTs的定制化模型实例，并将其发布至专门的应用商店。这些Custom GPTs旨在为用户提供针对特定需求量身定制的应用。然而，Custom GPTs的日益普
导语： Microsoft 近期开源的 NLWeb (Natural Language Web) 项目，旨在通过一套开源协议和工具，大幅简化网站 对话式界面 的构建过程。该项目巧妙地利用了现有 Schema.org 等语义化数据格式，并借助 大型语言模型 (LLMs) 的能力，让开发者能够更专注于实现核心业务逻辑，而非复杂的 NLP 和对话式 AI 技术。 简化对话式界面：NLWeb 的核心价值
Rillet，一家位于纽约的企业资源规划（ERP）平台，近日宣布获得由红杉资本领投的2500万美元A轮融资。这笔资金将加速Rillet利用人工智能（AI）技术，彻底变革传统的通用会计总账系统，尤其是在市场拓展和客户支持方面。Rillet的出现，预示着一个AI原生ERP时代的到来，将为中端市场带来前所未有的效率提升和战略转型机遇。 AI原生：Rillet的核心竞争力 Rillet的核心竞争力在于其A
大型语言模型（LLM）的快速发展带来了前所未有的机遇，但也面临着如何确保模型输出与人类价值观对齐的挑战。传统的模型对齐方法往往依赖于大量的人工标注数据，例如对比数据，效率低下且难以捕捉人类决策的微妙之处。本文将深入探讨一种新兴的模型对齐框架：KTO (Kahneman-Tversky Optimization)，它将前景理论引入模型对齐过程，并提出了HALO (Human-Aware Loss O
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