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Python AI Agents Framework 比较
随着大型语言模型（LLM）推理能力的持续跃升，Agent 系统已成为从“对话”走向“自治”的关键范式。一个典型 Agent 会把 LLM 当作“...
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One‑Shot Prompting：高效利用单一示例指导大模型
1. 定义 One‑Shot Prompting（一次示例提示）是一种提示工程技术，在使用大型预训练模型（LLM）时，只向模型提供单个示例或提示...
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Prompt‑Tuning：高效定制大模型的轻量级策略
在基础模型规模不断扩张的当下，传统的全参微调（Full Fine‑Tuning）愈发显得耗时、耗能与昂贵。Prompt‑Tuning（提示微调）...
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检索增强生成（RAG）技术详解：关键概念与实践指南
一、什么是检索增强生成（RAG） 检索增强生成（Retrieval‑Augmented Generation，RAG）是一种融合信息检索与文本生...
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理解 LLM 智能体架构
在最简单的场景中，调用大规模语言模型（LLM）并返回结果即可满足需求；但要释放 GenAI 的全部潜能，则需将 LLM 与检索、工具、记忆等组件...
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深入理解模型微调（Fine‑Tuning）
在构建高质量生成式 AI 应用时，选择合适的大规模语言模型（LLM）仅是第一步；更关键的是如何将其输出与最新、场景化的数据相结合，以提升结果的相...
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如何为 AI 构建高效知识图谱：技术指南
在 RAG（Retrieval‑Augmented Generation）方案广泛应用后，我们发现仅靠向量检索有时难以深入挖掘文档间的关联。本文...
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Agentic RAG：定义、原理与实战指南
一、RAG（Retrieval‑Augmented Generation）概述 背景挑战传统大规模语言模型（LLM）在通用文本生成上表现卓越，但...