什么是RAG（Retrieval-Augmented Generation）？一文读懂检索增强生成技术
RAG是一种将信息检索与生成式语言模型深度融合的技术框架。其核心逻辑在于通过动态调用外部知识库，为生成模型提供实时、权威的上下文信息，从而弥补大模型在知识时效性、领...
从0到1彻底掌握Trae：手把手带你实战开发AI Chatbot，提升开发效率的必备指南！
本文介绍了字节跳动推出的AI IDE——Trae，通过实战演示其在开发ChatBot应用中的高效能力。涵盖安装使用、Chat与Builder模式对比、AI代码生成、Bug修复及多模态交互等核心功...
零基础学AI大模型之RAG系统链路解析与Document Loaders多案例实战
本文深入解析RAG（检索增强生成）系统的核心链路，重点讲解LangChain中Document Loaders的实战应用。涵盖文本、CSV、JSON等多种数据源的加载方法，介绍如何统一数据入口，解...
零基础学AI大模型之RAG技术
本文深入浅出地讲解了RAG（检索增强生成）技术的核心原理与应用。通过“先检索，再生成”的机制，RAG有效解决大模型的知识过时、幻觉和专业性不足等问题。文章结合Java类比...
零基础学AI大模型之大模型修复机制：OutputFixingParser解析器
本文介绍LangChain框架中的OutputFixingParser工具，用于解决大模型输出结构化数据时的格式问题，如单引号JSON、字段缺失等。它通过自动检测和修复格式错误提升解析鲁棒性，...
零基础学AI大模型之大模型的“幻觉”
本文深入剖析大模型「幻觉输出」现象，将其定义为生成看似合理却事实错误的输出，类似人类臆想。文章列举虚构事实、错误推理等四大表现形式，分析训练数据局限等三大成因，...
零基础学AI大模型之解析器PydanticOutputParser
本文介绍了大模型应用开发中Pydantic解析器的使用展开，首先说明Pydantic解析器可解决非结构化文本转结构化数据的核心问题（结构化输出、数据验证、提升开发效率、增强程序...
零基础学AI大模型之LangChain Output Parser
本文围绕LangChain的Output Parser展开，针对大模型返回非结构化文本（如自由文本）无法直接用代码处理的问题，详细介绍了Output Parser的作用、原理、核心接口、基础代码结...
什么是ACP（Agent Client Protocol）？一文讲清基本概念
ACP(Agent Client Protocol)由Google与Zed Industries于2024年提出，其设计灵感源于Language Server Protocol（LSP）的成功经验——LSP通过标准化编辑器与语言服务器的通信...
一文读懂大语言模型（LLM）工作机制：从原理到实用指南
本文通俗拆解大语言模型（LLM）工作机制，从核心原理（概率预测 token、Transformer 注意力机制）、五大技术架构模块、预训练 - 微调 - 对齐三阶段训练流程，到 “写智能台...