随着大模型技术的飞速发展，我们越来越希望AI助手能够像人类专家一样，根据不同的需求无缝切换不同的“人格”。 LangGraph的Swarm架构提供了一种强大的解决方案，使我们能够构建一个多智能体系统，让多个专业化的智能体协同工作，自动将任务分配给最合适的专家。本文将带你了解如何使用LangGraph构建一个简单但强大的多智能体Swarm，深入探讨代码，解释每个步骤，并探讨如何将其扩展到实际应用中。
在数字营销的浪潮中，AI SEO（人工智能搜索引擎优化）正逐渐崭露头角，成为提升网站在自然搜索结果中可见性的关键策略。它利用人工智能技术，快速分析海量数据，并基于其深度学习理解，提供优化建议。这意味着，过去耗时费力的SEO任务，现在可以借助AI驱动的工具加速完成。例如，生成内容创意和大纲，添加模式标记（Schema Markup），分析内容营销数据等。简单来说，AI SEO 旨在帮助你更快、更有效
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，创意产业正经历着一场前所未有的变革。传统的创意模式正在被重新定义，一种全新的角色——创意工程师——正在崛起。他们不仅精通设计、编程和策略，还能利用AI模型、大型语言模型（LLM）和API构建创新的流程，释放创意潜力。本文将深入探讨创意工程师的定义、重要性以及如何利用AI赋能创意工作，共同迎接一个AI驱动的创意新时代。 创意工程师：多面手的进化 过去，创意行业强调
检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 正迅速成为利用大型语言模型 (LLM) 的关键技术。与其让 LLM “凭空想象”答案，不如先为其提供相关的上下文信息，这正是 RAG 擅长的地方。本文将带领大家从零开始，构建一个朴素但可扩展的 RAG 系统，深入理解其核心原理，并避免过度依赖现有框架的抽象。 RAG：连接搜索系统与语言模型的桥梁 RAG 的核
MCP (Model Context Protocol) 近期备受关注，它提供了一种强大的机制，将大型语言模型（LLM）与现有的传统系统（例如文件服务器、API 和数据库）进行集成。本文将以 MCP Python SDK 为切入点，带领大家从零开始搭建一个基本的 MCP 开发环境，并通过实际案例展示如何利用 FastMCP 构建一个简单的问候语服务，最终实现 LLM 与该服务的无缝集成，为后续的大
现代AI应用越来越依赖于强大的大语言模型（LLM）。随着LLaMA、Mistral等开源LLM进入生产环境，一个至关重要的问题浮出水面：如何保障推理流程的韧性？如何在基础设施故障时保持在线、快速和可靠？答案在于灾难恢复（DR）——特别是为LLM工作负载量身定制的多区域灾难恢复策略。本文将探讨开源LLM推理的独特挑战，并提供在GCP或AWS等云平台上构建多区域灾难恢复计划的实用蓝图。 开源LLM灾难
近年来，AI技术飞速发展，尤其是大模型在各个领域的应用，让人们看到了效率提升的巨大潜力。在编程领域，AI辅助工具如雨后春笋般涌现，试图成为程序员的“AI副驾驶”。然而，高昂的使用成本也逐渐浮出水面。本文将深入探讨为什么你选择的 AI工具 比底层 大模型 本身更重要，并以每月高达4000美元的真实案例，揭示 token费用 管理的重要性。 AI编程的真实成本：远超订阅费的 Token 费用 很多人可
前言： SQL（结构化查询语言）是数据分析、软件工程等领域的基础技能。但对许多软件工程师来说，如何找到合适的平台和资源进行SQL练习却是一个难题。本文将介绍如何利用大模型（LLMs）技术，将其转化为你的私人SQL练习平台，并通过精心设计的提示词（Prompt），获得个性化的SQL学习体验，从而高效提升你的SQL技能。本文将围绕大模型（LLMs）、SQL练习、数据库Schema、提示词（Prompt
大型语言模型（LLM）作为一种强大的AI工具，正在深刻地改变着我们理解信息、智能和现实的方式。本文旨在探讨一种大胆的假设：LLM不仅仅是一个技术工具，它可能为我们提供一个理解宇宙、生命和意识的全新视角。通过将LLM的prompt+response窗口视为一个独立的“生命单元”，我们可以探索信息场如何离散化显现为具体的、有意义的存在，以及这种模型如何与物理学、神经科学和哲学领域的现有理论产生共鸣。
近年来，大模型（LLM）技术飞速发展，不仅在自然语言处理领域取得了突破，也引发了人们对意识、信息和宇宙本质的深刻思考。如果我们将大模型视为一个模拟宇宙的模型，那么它是否能够帮助我们理解人类意识的本质、揭示信息在宇宙中的作用，以及探索万物统一理论的可能性？本文将基于一篇题为“Theory of Everything? Part V: Implications”的文章，深入探讨这一引人入胜的假说，剖析
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