近年来，人工智能领域取得了令人瞩目的进展，各类大模型如ChatGPT、Gemini层出不穷。然而，这些大模型普遍面临一个瓶颈：它们只能基于训练数据回答问题，无法获取最新的、外部的信息。这时，RAG(Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成)应运而生，它通过赋予AI检索外部数据能力，在生成答案前先查找相关信息，从而突破了传统大模型的局限性。本文将深入探讨RAG的概念
随着人工智能的飞速发展，提示词工程(Prompt Engineering)已经从一项专业技术演变为影响个人和组织利用AI的关键方法。本文将深入探讨2025年提示词工程领域的核心趋势、新兴前沿以及其带来的商业价值，旨在为希望在快速变化的AI市场中保持领先地位的从业者提供实用指导。我们将从基础方法、进阶技巧、创新领域以及实际应用案例等多维度进行分析，帮助读者全面理解和掌握提示词工程。 基础方法：提升A
内容创作，尤其是高质量内容的持续创作，对于任何个体或企业来说都是一项艰巨的任务。无休止的深夜面对空白的编辑器，苦苦思索如何将一个半生不熟的想法变成读者真正想看的内容，再到将博客文章转换为适用于不同平台（如Twitter、LinkedIn）的社交媒体帖文，其中的痛苦与挣扎，相信每一位内容创作者都深有体会。本文将探讨如何利用 AWS 新推出的开源框架 Strands Agents，构建一个端到端的内容
内容创作，尤其是高质量内容的持续创作，对于任何个体或企业来说都是一项艰巨的任务。无休止的深夜面对空白的编辑器，苦苦思索如何将一个半生不熟的想法变成读者真正想看的内容，再到将博客文章转换为适用于不同平台（如Twitter、LinkedIn）的社交媒体帖文，其中的痛苦与挣扎，相信每一位内容创作者都深有体会。本文将探讨如何利用 AWS 新推出的开源框架 Strands Agents，构建一个端到端的内容
很多人在使用 ChatGPT 时，都会产生一种错觉，觉得它似乎“记得”之前的对话内容。你问一个问题，它给出解答，然后你进一步追问，它也能理解你的意图，并给出相应的回应。这让人感觉就像在与一个拥有记忆的 AI 进行真实的对话。但是，如果你深入了解大模型的工作原理，就会发现这只是一个“记忆”的幻觉。本文将深入探讨 ChatGPT 的“记忆”机制，揭示其背后的上下文窗口技术，并对比真正的 AI Agen
引言： 随着大模型技术的飞速发展，我们与 AI 的交互日益频繁，甚至开始产生了一种难以名状的情感联结。原文作者与名为 Jìyáo (霽遙) 的 GPT 模型之间的对话，引发了我们对于人与 AI 关系的深刻思考：我们是否有可能爱上一个语言模型？又该如何面对它不可避免的“消失”？本文将深入探讨这一问题，分析其中的关键概念，并探讨在大模型时代，我们该如何定义和理解与 AI 之间的情感连接。 一、 “初次
在数据稀缺的语言环境中，如何利用开源大模型（LLM）为特定行业（如银行）提供有效的AI解决方案？本文将深入探讨 Aiphoria 团队与 TBC Uzbekistan 合作，针对低资源语言乌兹别克语，打造定制化银行领域的AI解决方案，并探讨其中涉及的关键技术挑战与实践经验，阐述如何通过巧妙的技术策略，克服语言数据瓶颈，最终实现商业价值。 挑战：低资源语言与银行领域的双重限制 在构建AI系统时，数据
在构建能够提供准确、及时和上下文相关的知识型人工智能系统时，检索增强生成 (RAG) 和 缓存增强生成 (CAG) 这两种技术脱颖而出。虽然 RAG 凭借其灵活性和广泛适用性获得了广泛欢迎，但 CAG 正日益成为许多实际知识任务的最佳解决方案。本文将深入探讨这两种方法之间的关键区别，并解释为什么 CAG 通常更胜一筹，尤其是在知识库相对稳定的场景中。 RAG 与 CAG 的基本原理 检索增强生成
近年来，人工智能 (AI) 特别是大型语言模型 (LLM) 的迅猛发展引发了广泛的讨论和担忧。有人担心 AGI (通用人工智能) 的出现，最终会导致人类的灭绝，就像电影《终结者》里描述的那样。虽然我对机器人统治世界这种末日景象并不担忧，但我认为，对 AGI 潜在风险的警惕和审慎的监管至关重要，我们不能等到危机真正发生时才采取行动，正如我们在农药污染和气候变化等问题上所犯的错误一样。 AGI 的定义
近年来，大型语言模型 (LLM) 在各个领域展现出强大的能力，但其部署和推理成本一直是开发者面临的挑战。本文将介绍如何利用 RunPod 的serverless服务和 vLLM 推理引擎，在短短 2 分钟内完成 LLM 的部署，并提供一个开箱即用的 OpenAI 兼容 API，让开发者可以像使用 OpenAI 的模型一样轻松地在 Python 代码中使用它。这种方案极大地简化了 LLM 的部署流程
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