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Nov 19 2025

bugyinyin - 收藏必備！DeepSeek+本地知識庫搭建全攻略，小白也能輕鬆上手

前言 本文將詳細介紹如何搭建和使用 DeepSeek + 本地知識庫！ 我們會從兩種主流的搭建方案入手，分別是基於 Cherry Studio 和基於 AnythingLLM 的搭建方法。每一種方案都有其獨特的優勢和適用場景，我們將通過詳細的步驟和實際操作，幫助你快速上手，讓你也能擁有一個屬於自己的智能知識庫。幾分鐘帶你學會~ 為什麼選

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Nov 25 2025

嘴巴吃糖了 - 【收藏必學】構建深度思考型智能體 RAG 流水線：解決複雜查詢的完整指南

涵蓋規劃、檢索、反思、批判、綜合等多個環節 一個 RAG 系統之所以會失敗，通常不是因為大型語言模型（LLM）不夠智能，而是因為它的架構過於簡單。它試圖用一種線性的、一次性的方法來處理一個循環的、多步驟的問題。 許多複雜查詢需要推理、反思以及在何時採取行動方面的明智決策，這與我們面對問題時檢索信息的方式非常相似。這正是智能體驅動的操作在 RA

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Nov 18 2025

bugyinyin - 建議收藏：手把手教你構建Agentic AI：單智能體VS多智能體實戰對比

前言 最近，我開始嘗試構建不同類型的 Agentic AI 系統，最讓我着迷的，是“單智能體（Single-Agent）”和“多智能體（Multi-Agent）”的差異。 説實話，在沒真正動手之前，我也只是聽過這些概念，覺得聽起來很玄。直到我用 LangGraph 和 LangSmith Studio 親自搭建了兩個版本，一個“單兵作

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Nov 25 2025

bugyinyin - 【值得收藏】LangChain 1.0核心精講：從消息格式到流式響應，零基礎也能掌握的AI開發技巧

前言 大家好，如果你剛接觸LangChain v1.0框架，這篇文章將帶你快速上手三個核心概念：模型消息格式、流式響應和結構化輸出。這些功能是構建聊天機器人、代理或複雜AI應用的基礎。文章基於官方文檔，結合完整樣例代碼，力求通俗易懂。假設你已安裝LangChain（pip install langchain）和OpenAI（pip install

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Nov 19 2025

datian1234 - 一文詳解RAG技術的五種分類：從基礎架構到智能體RAG的全面解析，零基礎小白收藏這一篇就夠了！！

前言 “ RAG的架構雖然有所不同，但其原理都是相同的，都是通過檢索來增強模型的生成能力，只不過在不同的環節做了不同的優化。” 從事RAG技術的工作也有一兩年時間了，但在此之間都是這學一點那學一點，感覺自己好像什麼都會，但從來沒有對整個RAG系統進行過梳理。 所以，今天就從RAG的迭代過程開始梳理一下RAG的架構升級過程，瞭解不同種類R

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Nov 18 2025

上馬定江山 - 2025年最大風口：Agent智能體到底是什麼？看完這一篇你就知道了！！

Agent 智能體的基本概念 Agent智能體可以簡單理解為一個自主實體，能夠在環境中感知信息並採取行動以達到特定目標。在計算機科學和人工智能領域，這種智能體的概念可以追溯到多智能體系統（MAS），它們通過協作和競爭的方式解決複雜的任務。 從實際應用的角度來看，Agent智能體已經不僅僅侷限於理論領域。它們被應用於機器人、虛擬助手、自動駕駛汽

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Nov 25 2025

嘴巴吃糖了 - AI時代需求編寫指南：如何編寫讓AI也能看懂的高質量需求（必學收藏）

前言 無論是需求、規範還是用户故事，用於指導代碼實現的任何信息，都必須具備一些關鍵特質（如敏捷方法中的 INVEST 原則）。隨着人工智能逐漸參與代碼生成，需求不僅要滿足人類開發者的理解，還需要更加明確、結構化，以便 AI 能正確、可靠地生成符合項目約束的代碼。因此，編寫需求時標準更高，既要清晰給人看，更要讓 AI 能"看懂"並正確實現。 本

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