AI,个人随笔 RAG 技术深度解析(二):检索与召回 —— 决定生成质量的核心工程环节 在RAG技术中,检索与召回是关键环节。本文深入剖析了检索的多重机制,包括关键词、向量、知识图谱检索,并探讨了影响RAG系统性能的核心工程指标,助力企业级检索架构的优化。 cheninx RAG向量检索技术原理
AI,个人随笔 RAG 全攻略:传统RAG / Graph RAG/Agentic RAG 详解,一文读懂 RAG RAG(检索增强生成)为AI模型赋予专属知识库与精准搜索引擎,使其回答更准确、具时效性。本文深入解析其三大核心形态及应用,助您全面了解RAG的原理与实践。 一葉 RAG基础知识技术原理
AI DeepSeek V3.2爆火,Agentic性能暴涨40%解密 DeepSeek V3.2的Agentic能力大增,离不开这项关键机制:Interleaved Thinking(交错思维链)。Interleaved Thinking风靡开源社区背后,离不开另一家中国公司的推动。 新智元 AgentDeepSeek交错思维链
AI AI Agent架构有缺陷,Workflow一定会存在 当AI助手从单一工具调用进化到智能体(Agent)架构,其核心挑战在于意图识别与工具调度的无缝衔接。通过解析Manus等实例,我们看到尽管技术框架趋于成熟,但在效率与可靠性之间仍需权衡。未来,AI Agent的故事虽美好,但生产级应用仍依赖于工作流的精准控制。 叶小钗 Agent工作流意图识别
AI,个人随笔 给 AI 装上“USB-C”接口:通俗解读 MCP 协议 想象一下,如果AI大模型能像USB-C一样通用,那会是怎样的体验?MCP(Model Context Protocol)的出现,让AI从“空房间里的天才”变成了能操作电脑、读写文件的真实助手,打破了AI巨头间的围墙。 Ethan_AIPM AI应用MCP技术原理
AI DeepSeek-V3.2 技术报告解读 开源大模型领域迎来重磅突破!DeepSeek 推理能力追平 GPT-5-High,高算力版更是拿下 IMO 和 IOI 金牌,核心得益于 DSA 稀疏注意力机制、超预训练 10% 的后训练投入及大规模合成数据三大创新。这篇报告解读深度拆解其技术逻辑与性能表现,揭秘开源模型的突围路径。 赛博禅心 DeepSeek技术原理技术报告
AI 闭源越跑越快之后,DeepSeek V3.2 如何为开源模型杀出一条新路 当闭源模型加速领跑,开源阵营如何突围?DeepSeek V3.2 以稀疏注意力架构、超10%后训练算力投入和大规模Agent合成数据,在成本压缩的同时逼近GPT-5级推理能力,为开源生态开辟了一条技术驱动的新路径。 深思 SenseAI DeepSeek大语言模型开源生态
AI 从 Text-to-SQL 到 NL2MQL2SQL:企业级 Chat BI 的产品设计进化之路 在 Chat BI 的 Demo 阶段,Text-to-SQL 看起来像个魔法;但一旦进入企业真实的“深水区”,幻觉、逻辑黑盒、口径不一致就像三座大山,让 AI 变成了一个满嘴跑火车的“玩具”。本文将从产品架构视角,复盘我们如何通过引入“语义层”和 MQL,解决大模型在严谨数据场景下的落地难题。 Miracle Chat BI技术原理经验分享
AI,个人随笔 AI Agent 架构的进化之路 AI Agent的发展经历了从单Agent到多智能体协作,再到Puppeteer架构的三次关键迭代,每一次迭代都在解决上一代的痛点,逐步走向自我进化。 别惹CC AgentAI应用技术原理
AI,个人随笔 深度解析在构建知识库中使用RAG的细节 RAG流程虽看似简单,但其效果上限取决于知识库的质量与结构化程度。本文重点剖析了“录入”这一基础且易被忽视的环节,涵盖数据源选择、知识结构化录入、内容清洗、知识分块、向量化等方面,助您构建稳固可靠的知识库。 cheninx RAG向量化技术原理
个人随笔 PM勇闯技术 – JSON JSON,一种轻量级的数据交换格式,正在改变我们如何在不同的系统和平台间传递信息。相较于传统的XML,JSON的优势在于其轻量、易解析和跨语言兼容性,使其成为现代Web开发中不可或缺的一部分。 咔嗒库栗 JSONWeb开发基础知识
AI,个人随笔 谷歌王炸级图像模型Nano banana(附:技术原理揭秘) Nano Banana,这个神秘的图像模型横空出世,以多图融合、角色一致性、自然语言直出等强大功能惊艳全网。它如何做到如此稳定真实?背后又有哪些技术亮点?让我们一起探寻其背后的故事。 AI产品泡腾片 Nano Banana技术原理文生图