“Vibe Coding”（心流式编程）正在成为一种趋势，然而，AI助手生成的过时代码经常破坏这种流畅的开发体验。本文将深入探讨这一问题，并介绍 Milvus MCP 如何通过结合 Model Context Protocol (MCP) 和 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术，为开发者提供最新文档，从而生成准确代码，终结“Vibe Coding”的幻觉
大型语言模型（LLMs）正在重塑各行各业，但从零开始构建一个基于LLM的应用程序并非易事。LangChain应运而生，它是一个开源框架，旨在简化LLM应用程序的开发流程。可以把它看作是一个包含了构建AI驱动应用所需各种基本模块的工具箱，极大地降低了开发门槛，提升了开发效率。本文将带你深入了解LangChain，探索其核心概念、关键组件以及广泛的应用场景。 语义搜索：LangChain的典型应用场景
最近，AI（人工智能）领域一片火热，各种新闻、课程铺天盖地，仿佛掌握了 AI 就掌握了未来。然而，正如前文提到的“AI 项目崩溃”的案例所示，仅仅关注 AI 模型本身是远远不够的。真正支撑 AI 应用规模化、稳定运行的，是其背后默默无闻的英雄——云原生（Cloud-Native）架构。本文将深入探讨为什么 云原生 将在2025年成为技术领域的生命线，以及如何掌握这项关键技能。 云原生：构建可扩展、
你是否曾遇到过这样的情况：兴致勃勃地向 ChatGPT 提问，比如询问上周自己编写的代码的解释，结果它自信满满地给出了答案，但准确性却像喝醉的大叔在猜谜之夜一样糟糕？这就是目前大型语言模型（LLM）面临的困境——它们在通用知识方面表现出色，但在特定数据和上下文理解方面却显得力不从心。本文将深入探讨 LLM 的这一局限性，并介绍一种能够快速解决该问题的强大技术：RAG（Retrieval-Augme
苹果在 WWDC25 上发布了令人瞩目的 Foundation Models Framework (FMF)，标志着其在大模型领域迈出了重要一步。本文将带你快速上手，在 Xcode 26 上体验这项令人兴奋的 端侧 AI 技术，探索如何利用它来生成文本内容，开启属于你的 AI 应用开发之旅。 本文将围绕FMF框架的关键要素，如端侧 AI、Swift API、tool calling和结构化输出等进
大语言模型（LLMs），例如 GPT-4，在解决问题、进行推理、类比分析以及连接逻辑事实等方面展现出了惊人的能力。虽然 LLMs 并不具备人类意义上的“推理”（即自我意识或符号逻辑），但它们通过深度统计学习和基于 Transformer架构 的架构机制来模拟推理。本文将深入探讨 LLMs 如何在 Transformer架构 的基础上，通过 Token嵌入、注意力机制、多层堆叠 等关键技术，实现 逻
你是否厌倦了为了使用代码助手而不断消耗token？别担心，现在有了更棒的解决方案！本文将带你搭建一个梦寐以求的环境：Cursor IDE + Ollama + 你选择的免费大模型。无需花费一分钱，即可享受AI带来的强大助力，所有计算都在本地进行。让我们一起学习如何配置，从而以快速、免费和私密的方式利用AI进行编程。本文将重点介绍如何在Cursor IDE中接入Ollama，并利用本地大模型提升开发
如何从浩如烟海的 PDF 和 CSV 文件中提取关键信息，并将它们转化为一个可查询的知识图谱？本文将深入探讨如何利用 Neo4j 图数据库和大型语言模型 (LLM)，将看似无关的结构化和非结构化数据整合，从而解锁隐藏的商业洞察。本文将通过具体步骤和实践案例，详细阐述如何构建这一强大的数据整合方案。 1. 知识图谱：连接结构化与非结构化数据的桥梁 传统的数据库擅长处理结构化的数据，例如 CSV 文件
在探索生成式 AI (GenAI) 创新应用的过程中，我偶然发现了一个名为 Stagehand 的自动化框架。它利用 大模型 (LLM) 的强大能力，以自然语言为驱动，无缝地与 Web 用户界面进行交互。这个概念立刻吸引了我，迫不及待地想深入了解。本文将带你了解 Stagehand 的安装过程、第一印象，以及使用过程中遇到的“期望 vs. 现实”时刻。 Stagehand 是 Browserbas
大型语言模型 (LLM) 的工作方式一直笼罩着一层神秘的面纱。Anthropic 公司最近的一项研究，通过一种名为“电路追踪 (Circuit Tracing)”的技术，深入探索了 Claude 3.5 Haiku 的内部运作机制，揭示了 LLM 在解决问题时一些令人惊讶的认知过程。这项研究表明，LLM 的思维模式比我们之前想象的更加陌生和复杂。 电路追踪：LLM 的 “脑部扫描” Anthrop
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