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
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
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