建筑、工程和建造（AEC）行业正经历着由人工智能带来的深刻变革。将大语言模型（LLMs）与建筑信息模型（BIM）数据相结合，为智能自动化开启了新的机遇。本文将深入探讨一个基于大语言模型的多智能体系统架构，该架构旨在高效处理与BIM相关的各类任务。该系统通过精巧的路由机制协调多个智能体，实现包括通用问答、检索增强生成（RAG）、网络搜索以及IFC文件解析等多种核心能力，最终提升BIM数据处理的智能化
大模型（LLM）技术浪潮席卷全球，但我们必须穿透表面的炒作，直面其固有的局限性：知识停留在训练截止日期，无法访问企业专属数据。这使得 检索增强生成（RAG） 技术变得至关重要。本文将深入探讨如何利用 RAG 、MongoDB Atlas Vector Search 和 Google Cloud 构建真正具备上下文感知能力的AI应用，并结合实际案例，阐述其在数据敏感领域（如医疗IT）的巨大价值。 检
在人工智能（AI）浪潮席卷全球的今天，AI工程师的角色日益重要。本文将以一位在 AsiaPac Technologies 实习的 AI 工程师 Ayush 的经历为蓝本，深入探讨在实际工作中如何运用大模型技术，以及实习生如何快速成长。Ayush 在 AsiaPac Technologies（一家新加坡 ICT 解决方案提供商，专注于托管基础设施、云服务和企业计算）的实习经历，为我们提供了一个观察大
北美地区在人工智能（AI）领域展现出强大的吸引力，即便在充满挑战的政治环境下，依然稳坐全球AI风投的头把交椅。2025年初，北美凭借高达697亿美元的AI风投总额，以及1528笔独立交易，占据了全球AI风投总额的86.2%。这一数据不仅凸显了北美AI领域的巨大潜力，也展现了该地区在应对政治不确定性时所表现出的强大韧性。本文将深入探讨北美AI风投的崛起，剖析其背后的驱动因素，并展望其未来的发展趋势。
想象一下，你登录Netflix，立刻得到一个精准到让你觉得不可思议的个性化推荐。或者，LinkedIn为你推荐了一个可能为你带来下一份工作的潜在人脉。又或者，Spotify为你准备了一个比你最好的朋友还了解你的节拍的歌单。这些看似巧合的瞬间，背后都蕴藏着一种新兴的数据引擎的力量——图数据库。Netflix、摩根大通、LinkedIn，甚至NASA，都已经悄然采用这项技术。这些并非实验性的项目，而是
2025年的AI SEO领域风起云涌，如果你厌倦了在无尽的标签页中挣扎，疲于应对复杂的关键词电子表格，甚至感觉需要一个博士学位才能跟上SEO的步伐，那么你来对了地方。本文将深入探讨Perplexity Labs与Gemini、ChatGPT、Grok等巨头所提供的传统“深度研究”功能之间的较量。剧透警告：这个领域的新王者正在崛起，它将让你的工作变得轻松得多。而其核心竞争力，就在于其强大的关键词研究
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
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