大型语言模型 (LLM) 的发展，如 GPT-4、Claude 和 Gemini，涉及一个多阶段的过程。从宏观层面看，包括预训练 (Pretraining)、后训练 (Post-training)，以及更高级的优化方法，如 PPO (Proximal Policy Optimization)、DPO (Direct Preference Optimization) 和 GRPO (Generali
大语言模型（LLM）正在深刻改变我们与信息交互的方式，它们不仅能回答问题、生成文本，甚至开始取代传统的搜索引擎。然而，LLM并非完美，它们有时也无法满足我们更复杂的需求，比如主动执行任务，超越纯文本的交互。本文将探讨如何利用 工具调用（Tool Calling） 这一强大的技术，并结合 Spring AI 框架，赋予 LLM 更强大的能力，使其能够主动参与到我们的日常工作中。 1. 工具调用（To
AI 内容捷径：为什么过度依赖 AI 写作会损害你的 WordPress 网站 SEO？
AI 工具，尤其是 Easy AI Content 这样的平台，承诺让内容创作变得更快、更容易。它们能够集思广益，起草文章，甚至提供关键词建议。然而，如果你的 WordPress 网站严重依赖 AI 从头到尾撰写内容，你可能正在错失真正的增长机会，并损害你的 WordPress SEO。本文将深入剖析为什么将 AI 作为主要内容写作者是一种可能失败的策略，并探讨在 大模型技术 时代，如何利用 AI
Agentic AI框架 正引领人工智能进入一个全新的时代。这些系统能够自主运行，无需持续的人工干预。与需要人为指令和维护的传统AI不同，Agentic AI框架 能够权衡各种选项、动态调整策略，并独立完成任务。本文将深入探讨 Agentic AI 的兴起、关键标准，并重点介绍2025年值得关注的五大 Agentic AI框架，以及未来的发展趋势。 1. Agentic AI 的崛起：自主性带来的
人工智能正在以前所未有的速度改变着我们的工作、创造和解决问题的方式。DeepSeek-R1 作为一款尖端的语言模型，让用户能够轻松进行自然语言处理、内容生成和数据分析等任务。如果你希望在本地运行 DeepSeek AI，Ollama 提供了一个完美的解决方案。Ollama 简化了 AI 模型的部署和管理过程，即使是没有深厚技术背景的人也能轻松上手。本文将一步步指导你使用 Ollama 安装 Dee
模型上下文协议(MCP)正迅速成为AI Agent开发领域的热门话题。从RAG到通用工具调用，再到如今的MCP，AI领域的发展日新月异。本文将深入浅出地介绍MCP，并展示如何快速构建一个MCP Server，让你的AI Agent拥有更强大的能力。我们将探讨MCP的核心概念、传输方式、开发过程以及实际应用，帮助你快速掌握这项关键技术。 1. MCP：标准化工具调用的关键 模型上下文协议(MCP)是
在人工智能领域，检索增强生成（RAG）系统正变得日益重要。它巧妙地结合了信息检索的精确性和自然语言生成的流畅性，使得智能助手，如客户服务聊天机器人，变得更加可靠和知识渊博。本文将深入探讨构建一个强大的RAG系统所需的关键工具，从知识库的构建到文档嵌入，再到向量数据库的选择和大语言模型（LLM）的应用，以及对话管理和流程编排，帮助你了解如何利用这些工具打造属于你的AI系统。 1. 知识库：RAG系统
随着 AI 技术的日益普及，将 OpenAI 这样强大的 AI 工具集成到日常工作流程中变得至关重要。然而，并非每个人都精通编程。幸运的是，借助 OpenAI Console 和 Pipedream 的 无代码 平台，我们能够轻松实现 MCP 集成，甚至可以导出代码进行更深层次的定制，从而释放 AI 的全部潜力。本文将详细介绍如何利用这两个工具，在无需编写任何代码的情况下，构建强大的智能工作流。
2023年，AutoGPT和BabyAGI等开源项目的出现，让我们初窥了大模型在超越简单问答之外的可能性。它们展示了AI智能体的潜力——能够自主规划、决策和执行任务的系统。而到了2025年，由大模型驱动的AI智能体已经成为众多企业和研究人员的日常工具。虽然你仍然可以选择不使用它们来管理项目和数据，但它们带来的效率和组织性提升，却让大多数人难以回到过去。本文将深入探讨当前AI智能体系统的核心概念，分
在大模型（LLM）技术日新月异的今天，自然语言处理（NLP）领域也迎来了新的挑战与机遇。如何高效地将海量文本数据输入到大模型中，并确保其能够准确理解和生成高质量的内容，成为了一个至关重要的问题。而文本分块（Chunking），作为一种将大型文档拆分成更小、更易管理片段的技术，在检索增强生成（RAG）、语义搜索和文档嵌入等应用中扮演着核心角色。本文将深入探讨 NLP 领域中五种主流的文本分块策略，分
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