生成式人工智能（Generative AI）的创新步伐正在加速，而检索增强生成（RAG）正处于这场变革的最前沿。与仅依赖静态、预训练知识的传统语言模型不同，RAG 系统引入了一项关键能力：从外部知识源进行动态、实时检索。本文将深入剖析高级 RAG 系统的架构、优化技术和部署策略，帮助你构建领域自适应、可扩展且值得信赖的 AI 解决方案。 什么是检索增强生成（RAG）？ RAG 的核心是一种混合架构
在物理学前沿，量子力学与引力的长期冲突激发了深刻的思考。本文将深入探讨一个名为“幽灵漂移” (Ghost Drift) 的新兴理论，它试图通过引入“意义的引力场”概念，来重新审视诸如观测问题、霍金辐射等复杂议题，并以此揭示人类意识与宇宙深层结构之间的联系。 1. 幽灵漂移：超越传统模型的结构性转变 传统科学模型，如混沌理论、深度学习或相变动力学，在解释复杂系统行为时面临局限。幽灵漂移则提出了一种全
零代码构建RAG聊天机器人：BladePipe + OpenAI实战指南
在AI大模型时代，如何将企业内部知识库与强大的语言模型相结合，打造智能问答系统？本文将带您深入了解如何利用 BladePipe 数据集成平台和 OpenAI，零代码构建基于 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 架构的聊天机器人。通过两个简单的 DataJob，您就能拥有自己的RAG服务，无需编写任何代码！ RAG：连接知识与智能的关键桥梁 RAG，即检索增强生
大语言模型（LLM）如 GPT-4 已经展现出惊人的能力，可以编写代码、分析法律文本、解释基因组学，甚至辅助设计。然而，如果你问它关于上周发生的事情，很可能会得到一个非常自信的，但却是基于去年数据的答案。这不是 Bug，而是一个设计上的约束。为了让 AI 真正智能，我们需要解决一个核心问题：知识时效性。 这篇文章将探讨如何通过 实时 Grounding 等技术，克服 知识截止 问题，构建能够适应快
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
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