大型语言模型（LLM）正以前所未有的速度渗透到各行各业，特别是在金融服务业。过去一年，我亲历了这场企业技术变革，从最初的沙盒试点到全面的生产部署，过程既激动人心又充满挑战。LLM不再仅仅是调用API，而是构建一个完整的系统，以保障数据主权、满足合规框架，并安全、大规模地交付切实可行的业务成果。本文将以客户视角，深入探讨金融服务行业LLM全栈的构成、重要性以及实际部署经验，重点关注客户服务、风险分析
大语言模型(LLM) 在创意写作、复杂编码等领域展现了卓越能力，其本质是基于Transformer架构，通过海量文本数据集训练的深度神经网络。然而，静态预训练知识、幻觉问题、溯源难题以及微调的复杂性，限制了LLM的应用。检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation，RAG) 作为一种前沿的解决方案，正通过整合外部知识库，赋予LLM更强的实时性、准确性和可解释性。本文
随着大语言模型（LLM）技术的日益成熟，如何提升其在推理过程中的记忆能力成为了一个重要的研究方向。本文将深入探讨如何借助 FAISS 向量存储和 LangChain 框架，在不进行模型微调或重新训练的情况下，有效模拟 LLM 的短时和长时记忆，并实现知识的插入、遗忘、矛盾处理以及利用最近性偏见优先考虑新近信息。整个过程将在 Google Colab 环境下，使用开源工具完成，方便读者复现和学习。
在人工智能技术日新月异的今天，构建一个智能文档聊天机器人已不再是遥不可及的梦想。本文将深入探讨如何利用RAG（检索增强生成）架构与本地LLM（大型语言模型），在无需大量依赖外部API的情况下，轻松搭建一款属于自己的智能助手。我们将深入理解向量数据库和embeddings（嵌入）的核心概念，并详细介绍数据摄取（indexing）和检索与生成（chatting）这两大关键步骤，最后，结合实际代码示例，
在人工智能领域，大语言模型（LLM）正以前所未有的速度发展，但其依赖预训练知识的局限性也日益凸显。为了突破这一瓶颈，检索增强生成（RAG）技术应运而生。RAG通过在生成回复之前整合外部信息检索，显著提升了 LLM 的性能，为AI应用的精准度、可靠性以及个性化开辟了新的可能性。本文将深入探讨 RAG 的优势、工作流程以及关键技术，揭示其如何革新 大语言模型，推动AI应用的未来发展。 RAG 的核心优
Open WebUI 作为本地和托管大语言模型 (LLM) 的卓越聊天界面，凭借其生产就绪的 UI、内置的 RAG 功能、Web 搜索以及无限的自定义潜力，正日益受到欢迎。对于那些需要 100% 正常运行时间，并希望处理大量用户流量的企业来说，仅仅使用 Python 或 Docker 快速入门选项是不够的。本文将深入探讨如何构建 Open WebUI 的高可用部署架构，确保即使在节点故障、滚动升级
大语言模型（LLM）如ChatGPT曾经会自信地给出“现在是2021年”这样的错误答案，原因在于其训练数据截止于2021年，无法获知之后的信息。解决这一问题的关键并非简单地每年更新数据，而是采用了一种更为智能的方法：检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation，简称RAG)。RAG技术的出现，让人们惊呼：“现在它们可以连接互联网了，我们可以开始大展身手了！”而不再像
欢迎来到人工智能探索之旅的第45篇章。我们将深入探讨多模态检索增强生成 (MRAG)，一种将人工智能从文本中心带向智能控制的革命性架构。本文将分析 MRAG 如何超越传统的 RAG，整合图像、视频等多种数据类型，并以一篇最新的综述为引，探讨其背后的架构演进，特别关注被称为“伪 MRAG”的 MRAG 1.0。我们将从架构的角度审视 MRAG 的演进，理解其如何逐步从以文本为中心过渡到以智能控制为中
随着大模型（LLM）技术的日渐成熟，构建人工智能（AI）应用，如聊天机器人、智能搜索工具和虚拟助手，变得越来越普及。然而，LLM的世界既令人兴奋，也充满挑战。幸运的是，像 Vertex AI Agent Builder、Google AI Studio、LangChain、LangGraph、LlamaIndex、CrewAI 和 Vellum 这样的框架正在简化开发流程，使得构建AI应用变得更加
生成式AI正在重新定义软件架构。我们将大语言模型（LLMs）嵌入到搜索体验、产品助手、客户支持甚至分析仪表盘中。虽然提示工程（Prompt Engineering）备受关注，但将生成式AI插入到微服务中才是真正的架构挑战所在。本文将深入探讨如何在基于微服务的系统中架构生成式AI，涵盖消息队列、重试机制、缓存提示以及监控LLM在生产环境中的行为等关键方面。 挑战：Gen AI ≠ 传统 API 我们
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