你是否拥有大量数据却苦于难以从中提取有价值的信息？想不想像和朋友聊天一样，用自然语言就能轻松查询数据库？SQL Agent 或许正是你需要的解决方案。本文将介绍如何使用 Agno 框架，构建一个能理解你的数据，并将自然语言转化为 SQL 查询的智能 AI Agent，最终实现与数据的高效对话。 1. Agno：构建智能多 Agent 系统的基石 Agno 作为一个全栈框架，专为构建具备记忆、知识和
2025年6月，谷歌AI Studio短暂泄露了一个名为 Kingfall 的秘密模型，虽然仅仅20分钟，却如同惊鸿一瞥，迅速在AI领域引发了轩然大波。这次意外泄露不仅暴露了 Kingfall 模型的存在，更揭示了未来AI发展的新方向：具身智能、透明性和推理优先。它预示着AI模型不再仅仅追求速度和规模，而更侧重于理解、推理和清晰的逻辑展示，这无疑将对未来的AI格局产生深远影响。 Kingfall：
大型语言模型（LLM），如 GPT-4，已经展现出惊人的能力，从编写代码、撰写邮件，到总结法律文件、解释科学概念，无所不能。然而，这些模型在表现出智能和权威的同时，也常常出现“幻觉”（Hallucination），输出与事实不符甚至完全虚构的内容。本文将深入探讨 LLM“幻觉”的本质，揭示其根本原因并非模型缺陷，而是源于其设计目标：预测下一个最可能的词语，而非验证真伪。 幻觉的根源：概率预测而非事
2024-2025年，基于大型语言模型(LLM)的Chatbot应用已经无处不在，然而，在看似智能的对话背后，准确性问题却日益凸显。虽然诸如ChatGPT和Gemini这样的模型能够生成流畅且类人的回复，但在处理企业特定的或实时信息时，它们往往表现得不够准确。为了解决这个问题，检索增强生成(RAG) 技术应运而生，它正帮助企业构建更智能、更上下文感知的Chatbot，实现规模化应用。本文将深入探讨
大语言模型（LLM）如 GPT-4 已经展现出惊人的能力，可以编写代码、分析法律文本、解释基因组学，甚至辅助设计。然而，如果你问它关于上周发生的事情，很可能会得到一个非常自信的，但却是基于去年数据的答案。这不是 Bug，而是一个设计上的约束。为了让 AI 真正智能，我们需要解决一个核心问题：知识时效性。 这篇文章将探讨如何通过 实时 Grounding 等技术，克服 知识截止 问题，构建能够适应快
在人工智能的早期阶段，机器理解人类语言还是一项艰巨的挑战。然而，一种名为词袋模型 (Bag of Words, BoW) 的简单而有效的技术，成为了自然语言处理 (NLP) 领域的基石。本文将深入探讨词袋模型的工作原理、局限性，以及它在现实世界中的应用，同时分析后续的改进措施，并展望现代大模型时代，NLP技术的未来发展。 词袋模型：NLP的开端 词袋模型，顾名思义，将文本视为一个“词汇的袋子”，忽
随着人工智能和大型语言模型 (LLM) 生态系统的飞速发展，开发者们迫切需要更灵活、更易于理解和扩展的工作流程工具。其中，LangGraph 作为 LangChain 的扩展，以其基于图的强大编排和可视化 LLM 工作流程的能力，脱颖而出。它通过引入图结构，将复杂的 Prompt Chaining 流程分解为可管理的节点和边，极大地提升了 LLM 应用的开发效率和可维护性。 传统 Prompt C
在日新月异的游戏行业，理解并满足玩家的需求至关重要。Boom Games 将“以客户为中心”奉为圭臬，他们深知每一次支持互动都蕴藏着宝贵的洞察。然而，传统的人工呼叫分析耗时、效率低且存在局限性。Boom Games 正在利用人工智能（AI），特别是大模型技术，深入挖掘每一次客户对话，从而优化支持、改进游戏体验，并提升整体用户体验。本文将详细解读 Boom Games 如何利用 AI 技术革新客户支
在软件架构领域，人工智能（AI），尤其是像 ChatGPT 这样的大模型，正逐渐崭露头角。本文将探讨一项为期一个月的实验，该实验让 ChatGPT 全权负责软件架构决策，旨在评估 AI 在此领域的潜力。实验结果出人意料，也为我们理解未来架构师与 AI 的协作模式提供了新的视角。通过深入分析实验设计、核心结果、局限性以及最终形成的AI 架构协作模型，我们将揭示 AI 如何赋能软件架构，以及未来架构师
在软件架构领域，人工智能（AI），尤其是像 ChatGPT 这样的大模型，正逐渐崭露头角。本文将探讨一项为期一个月的实验，该实验让 ChatGPT 全权负责软件架构决策，旨在评估 AI 在此领域的潜力。实验结果出人意料，也为我们理解未来架构师与 AI 的协作模式提供了新的视角。通过深入分析实验设计、核心结果、局限性以及最终形成的AI 架构协作模型，我们将揭示 AI 如何赋能软件架构，以及未来架构师
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