2024-2025年，基于大型语言模型(LLM)的Chatbot应用已经无处不在，然而，在看似智能的对话背后，准确性问题却日益凸显。虽然诸如ChatGPT和Gemini这样的模型能够生成流畅且类人的回复，但在处理企业特定的或实时信息时，它们往往表现得不够准确。为了解决这个问题，检索增强生成(RAG) 技术应运而生，它正帮助企业构建更智能、更上下文感知的Chatbot，实现规模化应用。本文将深入探讨
大型语言模型（LLM），如 GPT-4，已经展现出惊人的能力，从编写代码、撰写邮件，到总结法律文件、解释科学概念，无所不能。然而，这些模型在表现出智能和权威的同时，也常常出现“幻觉”（Hallucination），输出与事实不符甚至完全虚构的内容。本文将深入探讨 LLM“幻觉”的本质，揭示其根本原因并非模型缺陷，而是源于其设计目标：预测下一个最可能的词语，而非验证真伪。 幻觉的根源：概率预测而非事
随着大模型技术的飞速发展，如何让AI助手更好地与外部工具和服务交互成为了关键问题。本文将深入探讨 模型上下文协议 (MCP)，这是一种由Anthropic公司开发的开源协议，旨在标准化AI应用（尤其是使用大型语言模型LLM的应用）与外部服务之间的上下文传递。我们将深入了解 MCP 的定义、必要性、工作原理、关键组件以及它对 AI 开发的意义，并结合实际案例，阐述 MCP 如何简化 AI 集成，赋能
随着大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）不断突破人工智能的边界，高效的数据管理系统变得至关重要。向量数据库作为一种专门设计用于处理高维嵌入的数据库，正在这个生态系统中扮演着核心角色，尤其是在语义搜索、推荐系统和检索增强生成（RAG）等应用中。本文将深入探讨LLM/VLM与向量数据库之间的数据流动，剖析其方法论、优势、局限性，并对Milvus、FAISS、Weaviate和Pinecone
我曾经像许多人一样，对 AI 代码生成 持观望态度。尽管我尝试过 ChatGPT 和 DeepSeek 来编写一些小脚本，也用过 Copilot 进行代码自动补全，但我始终有意识地避免过度依赖它。在学习新的框架时，我甚至强迫自己不使用代码生成工具，因为我相信在一定程度的摸索中能学到更多东西。我想理解其根本原理，建立肌肉记忆，通过努力来赢得理解。然而，当我面对一个复杂的全栈功能，按照以往的经验需要花
如果你正在寻找一种无需编写任何后端代码，就能将强大的Serverless LLM API集成到你的AI工作流程中的方法，那么Dify绝对值得考虑。本文将手把手地指导你如何将 Nebula Block 的 Serverless AI API 与 Dify 连接，让你轻松构建AI应用。 Dify：低代码LLMOps平台的崛起 Dify 是一个开源的 LLMOps平台，它允许你以可视化的方式构建 LLM
想拥有一个完全属于你，能够离线运行，并且专注于特定领域的个性化ChatGPT吗？本文将带你一步步使用开源工具 Mistral、ChromaDB 和 Gradio，构建一个无需API密钥的 GPTLocal 应用。不再受限于 OpenAI 的限制，让你的大模型应用真正属于你！ 1. GPTLocal 的概念与价值：拥抱个性化与自主可控 近年来，大型语言模型（LLM）如 ChatGPT 展现出了强大的
人工智能和大语言模型（LLM）正以前所未有的速度发展，在解决数学难题、创作引人入胜的故事，甚至生成精美图像方面展现出惊人的能力。然而，这些模型也存在固有的局限性。例如，当我们向一个LLM询问公司上个月的销售报告时，它往往无法给出答案。核心问题在于，尽管LLM拥有数十亿的参数，但它们所掌握的知识受限于训练数据及其时间范围。为了克服这一难题， RAG（Retrieval-Augmented Gener
在大模型驱动的软件开发中，测试至关重要。传统的软件测试侧重于代码的“单元”，即单元测试。然而，对于生成式 AI 应用，特别是涉及RAG Agent (检索增强生成代理) 的应用，传统的测试方法面临挑战。本文将深入探讨如何针对 RAG Agent 进行代码测试，即使没有真实的LLM（大型语言模型）或向量数据库也能进行有效的单元测试，确保代码质量和可靠性。 引言：大模型时代的测试挑战 传统的软件测试通
在 大模型 技术蓬勃发展的今天，构建基于检索增强生成 (RAG) 的应用变得越来越普遍。然而，传统的软件测试方法在面对 RAG 应用时常常显得力不从心。由于 LLM 的随机性以及调用真实 LLM 和向量数据库的高昂成本，我们急需一种新的 代码测试 策略。本文将深入探讨如何在不依赖真实 LLM 或向量数据库的情况下，对 RAG 应用进行有效的 代码测试，通过 Mock 技术构建 “纸上谈兵” 的环境
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