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
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
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
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
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
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