最近，各种关于AI Agent的帖子、演示和视频铺天盖地，展示了它们在自动化电子邮件回复、数据库查询甚至整个工作流程方面的强大能力。看着这些炫酷的功能，你是否也渴望亲手打造一个，将其从“看起来很棒”的演示转变为“真正运行在公司生产环境”的实用工具？如果你是一位数据工程师、机器学习从业者或者开发者，那么本文将为你提供一个清晰的学习路径，教你如何使用 Databricks 从零开始构建并部署属于你自己
随着领域特定语言模型的兴起，数据的重要性日益凸显。对于代码生成模型而言，预训练阶段所使用的源代码质量、多样性和纯净度，直接影响其下游任务的性能表现。本文将探讨如何从零开始，构建一个高质量的代码数据集，并以此训练出一个强大的代码生成大模型。 本文主要参考了一篇英文文章，该文章详细描述了作者 Wasi Ullah 如何利用 GitHub API，构建一个可扩展、去重且定制化的源代码数据集，并基于此预训
关键词：工具即状态 (Tool-as-State), 大语言模型 (LLM), 状态管理, 工具接口, 用户体验, 能力增长, 上下文 (Context), 协议 (Protocol) 传统软件开发中，状态通常隐藏在内存中，对用户不可见，更重要的是，大语言模型 (LLM) 也无法直接访问和推理这些状态。 这篇文章探讨了一种名为“工具即状态 (Tool-as-State, TaS)”的新模式，旨在通
在当今网络安全形势日益严峻的背景下，快速、准确地分析海量的威胁情报数据至关重要。传统的分析方法往往耗时费力，难以满足日益增长的需求。而AI技术的引入，为威胁情报分析带来了革命性的变革。本文将深入解读开源项目 TI Mindmap 的最新进展，探讨其如何利用 AI 大模型技术，简化威胁情报分析流程，提升效率，并最终帮助安全人员更好地应对网络威胁。 TI Mindmap：威胁情报分析的瑞士军刀 TI
在构建基于人工智能的知识问答系统时，我们通常会想到RAG(Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成)架构。RAG以其快速部署和初步效果显著的优势，成为许多AI应用的首选方案。然而，随着数据量的增长和数据质量的演变，传统的RAG方法逐渐显露出局限性，例如信息过时、数据冗余以及难以维护等问题，导致检索精度下降。本文将探讨一种替代方案，即利用llms.txt和Web s
MCP vs API：大模型时代AI Agent集成外部数据的革命性选择
在人工智能（AI）领域，特别是大模型（LLM）蓬勃发展的今天，如何高效、便捷地将AI Agent与外部数据集成，成为了制约其应用落地的关键瓶颈。传统API（应用程序编程接口）集成方式虽然应用广泛，但在动态发现、工具执行和无缝数据检索方面存在诸多限制。而新兴的模型上下文协议（MCP，Model Context Protocol），则有望革新AI Agent与外部数据的集成方式，带来更加灵活、高效的解
在人工智能领域，特别是大型语言模型（LLMs）如 ChatGPT、Claude、Gemini 等蓬勃发展的今天，理解 上下文窗口 的概念至关重要。你是否曾疑惑 AI 聊天机器人为何有时会“忘记”你之前说过的话？答案就隐藏在 上下文窗口 中。本文将深入探讨 上下文窗口 的含义、重要性及其对 AI 能力的影响，帮助开发者、商业领袖、学生以及 AI 爱好者更好地理解和应用这项关键技术。 什么是上下文窗口
前言： 在大模型（LLM） Agent 席卷各行各业的当下，Function Calling 作为 Agent 与外部世界交互的关键桥梁，其稳定性和可靠性至关重要。本文将以一个有趣的个人项目经历为例，深入探讨如何在 LLM Agent 的 System Prompt 中使用 Few-Shot 示例时可能出现的 Function Calling 问题，以及如何解决这些问题，避免 Agent “幻觉”
想用 AI 帮助求职者提升简历竞争力？让我们一起构建一个 ATS 简历审查应用，利用 LangChain 和 Google 的 Gemini Flash 模型，检测简历对 ATS (Applicant Tracking Systems，申请人追踪系统) 的友好度，并给出智能建议。最棒的是，你无需成为 AI 专家，只需跟随本文一步一步操作即可。 核心要点：LangChain + Gemini Fla
生成式AI正在重塑我们与技术的交互方式。从阅读、观看、倾听到写作，AI模型已经渗透到我们日常生活的方方面面。本文将深入探讨生成式AI模型架构的演进，从最初的单模态应用到如今的多模态融合，解析推动这场变革的核心技术。我们将以Transformer模型为起点，逐步探索Vision Transformer (ViT) 和 Vision Language Model (VLM)，了解它们如何协同工作，赋能
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