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Agent Skill：让AI拥有"随身携带的专业操作手册"
Agent Skill：让AI拥有"随身携带的专业操作手册"在AI时代，我们经常遇到这样的困惑：同一个AI助手，有时候能高效完成专业任务，有时候却又表现得像个新手。这背后的关键在于——AI是否掌握了特定的专业知识和操作规范。今天要介绍的Agent Skill（智能体技能），正是解决这个问题的方案。它就像是给AI配备的"随身专业操作手册"，让AI在面对特定任务…- 0
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基于 pgvector 构建企业级 RAG 系统的实战指南
1. 背景在 AI 驱动的企业知识管理与自动化运维领域，RAG（Retrieval-Augmented Generation） 模式已经成为提升大模型回答准确度和上下文理解能力的关键方案。 传统大模型（LLM）仅依赖训练语料回答问题，而 RAG 在推理前引入 外部知识检索，可显著减少幻觉（Hallucination），提升对领域专属知识的掌握能力。在向量数据库的选择上，pgve…- 0
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使用RAG构建高质量知识库（二）- 数据分块
上一篇文章我们介绍了RAG的基本概念和原理， 感兴趣的同学也可以回去补补课。使用RAG构建高质量知识库（一）今天咱们就继续来聊聊知识库的数据清洗与分块策略。为啥要分块为了精准召回知识库的内容！事实上，如果我们不做分块，直接把整个知识库丢给大模型，让他参照执行，在知识内容较少的情况下，是完全可行的。但在真实使用场景，往往知识库都非常复杂，比如在AI医疗场景，知识库会收录上万本权威医疗指南，每个指南都…- 0
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刚刚，阿里云上线Clawdbot全套云服务！
刚刚，阿里云正式上线Moltbot（原名：Clawdbot）全套云服务，全面提供Agent所需的算力、模型和消息应用等。用户可在阿里云轻量应用服务器或无影云电脑上快速启用Moltbot，并按需调用阿里云百炼上一百多款千问系列模型，在消息通道上，该方案不仅支持iMessage消息应用，还能基于阿里云计算巢实现钉钉消息互动。云服务器部署教程如下👇// 第一步：打开轻量应用服务器并安装Moltbot镜像…- 0
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Gemini 3「开眼」像素级操控！谷歌回应DeepSeek-OCR2
没想到吧，Google DeepMind刚刚为Gemini 3 Flash推出了一个重量级新能力：Agentic Vision（智能体视觉）。（难道是被DeepSeek-OCR2" data-itemshowtype="0" linktype="text" data-linktype="2">DeepSeek-OCR2给刺…- 0
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使用RAG构建高质量知识库 (一)
在AI应用领域，各种新技术新名词层出不穷，但最实用的技术莫过于RAG了。相信稍微接触过AI的同学都不会陌生，但要想用好RAG，还是有一定门槛。今天咱们就来聊一聊RAG。RAG是什么？检索增强生成Retrieval-Augmented Generation一般用户在使用大模型的时候，其实只需要使用自然语言问问题，大模型就会返回相应的答案。所以只要掌握好提示词工程，大多数场景就已经可以让大模型乖乖给你…- 0
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Claude Skills 实操：自动化版本发布归档流程
一、认识 Claude SkillsClaude Skills 是一套强大的能力扩展机制，让 Claude 可以根据实际需求自动执行特定的工作流程。简单来说，它就是一套"工作手册"，告诉 Claude 在什么场景下应该做什么事。Skills 的核心作用1. 自动知识补充当你遇到新的问题或任务时，Claude 可以自动识别并加载相关的 Skills。这些 Skills 包含了特定…- 0
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RAG vs 微调：AI测试知识库构建的两种路线之争
你是不是也被这种"AI智商税"折腾过？花了半个月搭建AI测试助手，喂了几千条历史用例，结果AI生成的测试用例要么是去年的旧需求，要么就是完全不存在的功能。你怀疑人生：明明训练了这么多数据，为什么AI还是一问三不知？或者，你尝试了RAG（检索增强生成），把所有文档塞进向量数据库，结果AI回答问题时，要么检索不到相关内容，要么检索到一堆八竿子打不着的历史文档，最后拼出来…- 0
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RAGFlow 实践：SQL Assistant 工作流搭建
工作流简介 本教程通过搭建一个 SQL Assistant 工作流，实现自然语言查询 SQL 数据库的功能。企业内的市场运营、产品经理等非技术背景人员可以使用此助手独立查询企业的业务数据，减少对数据分析师的依赖；学校和编程教育机构也可以使用它作为 SQL 的教学工具。该工作流编排完成后，如下：工作流编排思路：将数据库的 Schema、数据库表的每个字段…- 0
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MIT搞了个骚操作:让AI记忆力暴涨1000万倍,还更便宜了
你有没有遇到过这种情况：跟 AI 聊着聊着，它突然“失忆”了？或者当你把一份几百页的文档丢给它，想让它总结一下，结果它只记住了开头和结尾，中间的关键细节全给吞了？这就是目前大模型最让人头疼的上下文限制。虽然现在很多模型号称支持 128k 甚至 100万 token，但实际上，只要内容一多，它们的智商就会直线下降。但最近，MIT（麻省理工学院）的研究人员搞了一个**“骚操作”。他们没有重新训练模型，…- 0
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RAG中召回率和召回准确度的区别和联系
“ RAG的优化方向只有两个，召回率和准确率也就是精度。”在前面的文档中简单介绍过RAG的几种优化方式，因为从本质上来说RAG的目的只有一个，那就是快速并且准确的召回数据。但在实际的RAG系统中，我们往往会面临着一个问题，那就是召回率和准确率的问题；如果RAG系统的召回率太低，那么RAG就没有了存在的意义。以作者目前遇到的实际问题为例，就是数据召回率不足，更不用说召回的准确率了，也就是精…- 0
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OpenAI凌晨放大招，免费Prism颠覆科研！从摘要到致谢，GPT-5.2包圆
昨天一场QA局后，奥特曼终于扔出了王炸。深夜，OpenAI正式祭出新一代科研利器——Prism，由GPT-5.2加持，专为写作和协作而生。它是一个基于云的「AI原生」LaTeX工作区，不限项目和协作的人数。最方便的是，GPT-5.2内嵌在项目中——它能看到你整篇论文的结构、公式、参考文献，还有上下文，科研需要时随叫随到。这么说吧，它就是科研党、学生党的研究利器。把论文润色交给Prism，它能从第一…- 0
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Agent Sandbox 深度解析：当 AI 学会“动手”，我们如何不被它“误伤”？
2023 年 7 月，OpenAI 悄然发布了一个后来被证明具有里程碑意义的功能 —— Code Interpreter（后更名为 Advanced Data Analysis）。这是很多人第一次真正感受到 AI Agent 的形态： 它不仅能思考、分析问题，还能写代码、运行程序、生成结果。Code Interpreter 的本质创新，并不只是模型能力提升，…- 0
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使用 Milvus 快速搭建 RAG 服务
使用 Milvus 快速搭建 RAG 服务总结一下我使用 Milvus 做 RAG 时踩过的坑，如果你在正在给老师做项目，然后项目里又要求有知识检索（RAG）的功能，然后又愁不知道怎么做，可以看看我的总结。一、云端 or 本地Milvus提供了本地部署的方式，也就是用 docker 去部署一个 Milvus 数据库，然后把你的数据存进去就可以实现检索。但是用 docker 部署太重了，你需要写很多…- 0
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你每天用的AI，可能被“投毒”了！
如今，人工智能（AI）技术飞速发展，我们在享受便捷的同时，也可能会遭遇“AI幻觉”，即AI生成一些看似合理但实际上错误、虚构的信息。更严重的是，AI还可能会因为被“投毒”而出错。当AI能写诗、作画，甚至替你处理工作邮件时，你是否想过，它也可能被恶意投喂“毒数据”，沦为一场技术暗战的牺牲品？“毒数据”，具体是指与色情、赌博、欺诈相关的有害信息，以及错误、虚假信息等。那么，AI是怎么被“投毒”的呢？我…- 0
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从 Workflow 到 Skills：Claude出手，Dify 和 Coze 们的路还有多宽？
最近一段时间，AI 圈里有一个词出现得越来越频繁：Skills。这个词，基本是 Claude 推起来的。如果你平时关注 AI 相关动态，应该能隐约感觉到风向在变。Claude（Anthropic）这家公司，最近的动作不像是在“修修补补”，更像是在下一盘很大的棋。先是花了很长时间力推 MCP（Model Context Protocol）。 其实就是一个通用的接口协议，用来解决大模型如何安…- 0
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大模型私有化部署安全防护策略（下）
本期将为您介绍大模型检索增强生成（RAG）应用的相关安全防护策略（完整思维导图如下）。（可点击查看大图并保存）大语言模型普遍存在“幻觉”问题，当用户问题涉及未被明确训练过的内容时，模型可能会产生不真实、错误或虚构的信息。而通过模型训练和微调解决幻觉问题的方法容易受到垂直领域知识更新快、迭代迅速的影响，存在成本高、效率低的问题。因此，RAG凭借即插即用、检索技术成熟的优势，成为了大模型在垂直领域落地…- 0
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第一性原理，1000字拆解 Agent Skills 本质
最近 Agent Skills 在网上炒得火热。各种资源、各种教程、各种神奇的 Skill 分享，琳琅满目。但你发现没有？看了一堆，还是云里雾里。因为你没搞懂本质。搞不懂本质，你就只能一直索取别人的 Skills，永远是个"伸手党"。今天，我用 1000 字讲清楚它的本质。先看官方定义Anthropic（Claude 的开发商）是这么定义 Skill 的：Agent Skill…- 0
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打造企业专属知识大脑！用Dify构建RAG智能能问答系统，让知识检索像聊天一样简单
引言公司有成千上万份技术文档、培训资料，员工找个信息要翻半天？传统搜索只能找到文件名，找不到答案？今天教你用dify打造一个企业专属的"知识大脑"！基于RAG技术，让几万份文档瞬间变成智能助手，员工提问秒得答案，知识管理从此告别"大海捞针"！一、什么是RAG？为什么它这么强大？RAG技术解析RAG（Retrieval-Augmented Gene…- 0
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谷歌推出的AI编程工具Antigravity，有五大杀手锏！
01核心能力：从“写代码”到“管项目”的飞跃想象一下：你只需用自然语言描述需求，比如‘做一个航班追踪应用，界面要简洁并支持实时更新’，Antigravity就能自动拆解任务——一个AI去写后端接口，一个AI去构建前端组件，另一个AI同步编写单元测试。Antigravity界面它们并行工作，互不干扰！这才是真正的‘经理视图’，让你从程序员升级为项目经理！更震撼的是，它赋予AI真实的操作权限！写好的代…- 0
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对话MiniMax Agent团队：“没有Agent企业敢说自己有壁垒”
过去一年，AI 开始逐渐从 “ 对话 ” 向 “ 行动 ” 演进，技术走得很快，能够直接操作电脑，处理复杂任务的 “ 桌面智能体 ” 正成为新的技术前沿和竞争焦点。2026 年 1 月 13 日，Claude 发布了 Cowork，成为第一个普通人能用图形界面操控电脑文件的 Agent；一个多星期后，MiniMax 发布 Agent 2.0 版本，定位 “ AI 原生工作台 ”，不仅上线了桌面端，…- 0
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检索增强生成（RAG）：其架构、演进与变革性影响的全面解析
引言人工智能的范式转移近年来，大语言模型（LLM）的发展标志着人工智能领域的一次重大飞跃。然而，这些模型在很大程度上是“闭卷”系统，其能力完全依赖于其庞大参数中存储的知识 (1)。这种架构带来了固有的挑战，最突出的是知识的静态性和不可靠性。为了克服这些障碍，人工智能领域正在经历一场深刻的范式转移：从“闭卷”考试转向“开卷”考试。这种转变的核心是让大语言模型能够访问和利用外部的、动态的信息源进行推理…- 0
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Claude Code 浏览器自动化方案，怎么选？
昨天和几位创业的朋友吃饭，席间讨论了一个问题：“在Claude Code中，最好的浏览器自动化方案是什么？”在刚有MCP的时候，我写过一些浏览器自动化文章，那时，最好用的Playwright MCP和一些第三方的浏览器自动化工具，还不算稳定。（参考：所有的RPA可以去死了！Claude Code可以只靠口喷完成一切！）大半年过去了，现在最流行、稳定、专门针对Agent的浏览器自动化方案已经有了三个…- 0
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检索增强生成（RAG）技术的架构、工作流与实际应用
1 引言 在当今动态的商业环境中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）代表着AI模型处理复杂任务的革命性转变。通过将实时数据检索能力与先进文本生成技术相结合，RAG能够提升决策效率、自动化业务流程，并生成高度精准且具备上下文感知能力的响应。这种集成化方案为寻求在客户服务、内容创作、市场情报等领域拓展业务的企业提供了强有力的解决方案。 2 RAG的工…- 0
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