相关新闻

placeholder

土猛的员外

11小时前

在企业级的AI应用中，知识构建肯定是最繁琐的，我们所谓的知识不是单纯的文档或数据，而是一种被组织过的可被反复验证的“模型”。 AI知识库如何将文档、数据转化为知识，了解一下TorchV企业知识库对SECI知识构建模型的实现。 未来的企业竞争很有可能是知识的竞争！

placeholder

八一菜刀

1天前

RAG就是搜索，Agent就是For循环

placeholder

凡人小北

6天前

《How to Fix Your Context》这篇上下文工程指南，建议跟 Manus 六大上下文工程法则一起看，它们分别来自两个方向：一个是跑在工程一线踩过坑的 Agent 系统实践者，一个是站在系统架构角度思考 LLM 工作方式的认知构建者。 我把这两篇文章有一起读了一篇，有种“内功交叉灌顶”的感觉。 作者回顾了长上下文为什么会失败？ 1️⃣ 上下文污染：当幻觉或其他错误进入上下文，并被反

placeholder

DeBill

1周前

最近一个月在学习Cherry Studio的源码，了解了RAG、Websearch、MCP等功能是怎么实现的，写了下面这篇关于联网搜索的使用教程，尽量兼顾可读性和实用性，避免正文中出现大片的代码。 使用第三方联网搜索功能会导致 1.token消耗增加 2.偶发搜索失败 更多内容点击👇查阅

placeholder

𝗖𝘆𝗱𝗶𝗮𝗿

1周前

我用实际举例，AI 这个赛道有多快吧！ 因为，Juchats 进入这个赛道非常早，以至于很多技术架构，直接影响到了她的发展方向！在这期间，还经过了一次架构升级、优化后端架构、优化前端架构、重构前端各类组件、重构各种细节！大家最近都在说上下文工程，这些其实一直都在优化中。而且，数据结构这个事情，对于整个产品结构影响太大了。无论是展示、细节、还是交互！同时我们沉淀了很多！ 一套完整的网关系统，用于支