大模型技术趋势分享：LLM、RAG、Prompt、Agent、Fine-tuning等，学习资料免费领取：https://pan.baidu.com/s/1BPaPISPpQHIIq4-BPhM67g?pwd=22qy
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
在人工智能领域，AI Agent的概念炙手可热。然而，真正的AI Agent并非简单的输入输出，而是具备自主决策、行动和学习能力的智能体。本文将结合一个名为AIPCDA的AI项目开发历程，深入探讨AI Agent、工作流、Prompt Engineering、工具调用、Prompt Sanitation、输出验证、以及LangChain/LangGraph等关键概念，剖析从“伪AI Agent”到
生成式AI时代已经到来，而支撑起这个时代的基石，正是Transformer架构。它不仅是现代大型语言模型（LLM）的先驱，更是人工智能领域的一次重大飞跃。本文将深入探讨Transformer模型的核心原理、架构特点以及在不同任务中的应用，揭示其如何通过注意力机制实现对文本含义的深刻理解和表达。 Transformer：生成式AI的核心力量 与早期的循环神经网络（RNN）仅限于预测或分类不同，Tra
GitHub Copilot 作为一款强大的 AI 辅助编程工具，正日益成为大模型技术时代程序员的得力助手。它通过 代码自动补全 和 交互式聊天 等功能，极大地提升了开发效率。然而，要真正发挥 Copilot 的潜力，我们需要了解其能力边界，并掌握有效的使用技巧。本文将深入探讨如何充分利用 GitHub Copilot 的各项功能，并结合实际案例，帮助您在大模型技术的浪潮中，更加高效地进行软件开发
还在苦恼于复杂的 SQL 语句吗？想让数据分析变得更简单、更高效吗？最近我体验了一款轻量级的开源 Text-to-SQL 引擎——Vanna，它能将自然语言直接转换成 SQL 查询，并解释结果。一个小时内，我就用它构建了一个可用的自然语言 SQL 助手，它可以查询我的数据并解释结果，简直是数据分析师和开发者的福音。本文将带你了解 Vanna 的强大功能，以及如何快速上手，构建属于你自己的数据分析应
Google 的 GenAI Intensive Course Day 3课程让我大开眼界。我原本以为会继续深入探讨提示词 (Prompt) 和 API 的使用，但实际上，这次课程让我重新思考了智能系统如何在现实世界中运作。核心主题就是生成式智能体 (Generative Agents) ——它们如何从预测单词进化到像人类一样进行决策。 什么是生成式智能体？ 想象一下，你给 ChatGPT 或 G
医疗数据隐私法规的复杂性一直困扰着行业内外的人们。面对如迷宫般繁琐、晦涩难懂的规则，即使是专业人士也难以快速获取清晰、全面的答案。如同原文作者 Promila Ghosh 所描述的那样，我们迫切需要一种更智能的方式来理解和应用这些法规。MediRAG Guard 的出现，为解决这一难题提供了一个全新的视角：利用 AI 构建 知识地图，帮助用户理解医疗隐私规则之间的关联，从而打破信息壁垒，实现更高效
llmtrend