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动态数据太折磨人！静态RAG搞不定，就试下ZEP，让Agent调用实时知识图谱。
您是否遇到过这样的困扰：明明搭建了完善的RAG系统，但Agent总是回答过时的信息，或者面对历史偏好变化时一脸茫然？ 三个月前说喜欢激进投资策略，两周前改口要稳健配置，今天又想尝试新兴市场，传统RAG系统只能茫然地检索文档片段，根本无法理解这种动态演进。 这不是您的系统有问题，而是静态RAG天生的局限性在作祟。 传统RAG在动态场景下水土不服 静态文档检索的三大死穴 传统RAG系统本质上是一个…- 0
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关于AI Agent产品管理的一些思考
关于Agent产品管理的 一些思考如下 【思考1】 在用户的复杂需求与单一底层AI模型的能力之间，始终存在着巨大的认知鸿沟(Gap)，和表达方式上的鸿沟。让模型理解人的意图，以及让用户理解模型的工作机制，其实并不是一件容易的事情。 【思考2】 Agent，作为用户与模型间的中介，其价值正是填补并管理这个动态变化的鸿沟。 【思考3】好的Agent的基础，源于深刻的用户意图洞察、管理思想、以及对AI…- 0
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AI PC新突破 端侧首次支持128K上下文窗口 实现2.2倍推理优化
点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣面壁智能正式发布并开源了「面壁小钢炮」端侧系列最新力作——MiniCPM 4.0 模型，实现了端侧可落地的系统级软硬件稀疏化的高效创新。英特尔与面壁智能从模型开发阶段就紧密合作，实现了长短文本多重推理效率的提升，端侧AI PC在Day 0全面适配，128K长上下文窗口等多方面突破。 双方开展了深度技术协同，基于英特尔硬件架构定制投机解码配置。通过硬件感知的草稿模型…- 0
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如何看待qwen3-Embedding模型
字数 991，阅读大约需 5 分钟 rag的时候，Embedding如何选，一般情况都是能力+成本的综合评估，我一般选择，看排行榜（重点关注的哪项能力），然后再看部署成本。一般看mteb的评估即可。https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard MTEB 评估（Massive Text Embedding Benchmark） 这是目前最权威、最广…- 0
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RAG 还是微调？大模型落地选型指南
点击上方蓝字关注我们越来越多的软件测试人员开始关注如何将 LLM（大语言模型）融入测试工作流。但当我们真正想“动手”时，常常会站在一个岔路口：到底该选择 RAG（检索增强生成）框架，还是直接做微调（fine-tuning）？ 这就像是在改造一辆老旧汽车时的两种方式：一种是加装一个超智能导航系统（RAG），依靠外部的地图来快速响应各种路线变化；另一种是更换整个引擎（微调），让它从底层具备更强的自适应…- 0
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读完ChatGPT o3最新的三万字系统提示词，我发现AI正在进化为真正的智能体
刚刚看完ChatGPT o3模型的系统提示词，超超超超长，近3万字。(完整提示词见下文） 非常像一本细致的技术手册，从边界到细节都写得非常清楚。 MUST 和 NEVER 这样的指令，为每个行为设定了明确的约束。 它把工具分成了 python 和 python_user_visible，一类负责模型自己的内部推演，一类专门用于对用户可见的公开输出。 cite 这样的语法设计，有点像工程师们的小暗号…- 0
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提升AI问答准确率：请在RAG前先做RAR，超越意图识别
在RAG（检索增强生成）落地的过程中，存在一个效果显著，却常被忽视的技术方法 —— RAR RAR：推理增强检索（Reasoning-Augmented Retrieval） R（检索）与G（生成）：谁才是胜负手从搜索引擎到智能助手，从笔记工具到AI知识库，输入框背后几乎都依赖RAG技术。当大模型让“生成”能力在聚光灯下闪耀发光时，我们往往低估了“检索”的决定性作用。尤其在当前大模型能力唾手可得的…- 0
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 0
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Chonkie：开源、轻量、极速的 RAG 分块神器 🦛
在不断扩展的大模型上下文里，分块不仅是技术需求，更是确保模型效率的关键手段。然而，面对大部分冗杂的分块工具，不少开发者需要更直接、更有效的解决方案。这时，Chonkie — 一款专为分块任务设计的轻量工具 — 应运而生，成为了 RAG 应用开发中的绝佳帮手。为什么需要分块？随着语言模型能够处理的上下文不断增加，在提供丰富上下文的同时也带来了计算速度与内存开销的挑战。通过分块，…- 0
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Chonkie：开源、轻量、极速的 RAG 分块神器 🦛
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 1
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
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从基础开始，先理解 AI 是什么（上篇）
点击蓝字 关注我们你是不是也有这种困惑： “什么是 LLM，跟多模态一样吗？” “多模态是指多模多样的模式？” “AGI 好像听过，但到底和现在的 AI 有什么关系？” “AI 都能画画写文案了，它到底是怎么做到的？” 如果你对这些词“似懂非懂”，别担心。这不是你的问题，是这个行业太爱用缩写词和技术词了。 今天，我们就从最底层出发，用普通人的语言，把 AI 的“底子”讲清楚。 01AI 是个“大家…- 0
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在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 0
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