Over the long term, the future is decided by optimists

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实战教程 · 内容整理自沉默王二《把 RAG 升级成 Agent》一文，以派聪明（PaiSmart）知识库和 PaiCLI 的设计思路为例，用自己的话重新组织，并补充了通用代码骨架。学习目标学完本教程，你将能够：说清楚 RAG 与 Agent 的本质区别；把已有的检索能力包装成可被大模型调用

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背景: 基于之前相关技术性积累，实现RAG的工程，项目采用的技术栈均为开源，最终所需的花费为LLM的模型调用，项目地址为 GitHub。 mono — AI 知识库 monorepo（样板框架）当前进度：五个阶段全部完成（框架/检索编排/数据闭环/工作流端到端/可观测与生产化，全链路实测），另有若

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参考: Qdrant官网 Embedding（向量化） Embedding = 把一段文字（或图片/音频）转换成一个固定长度的数字数组（向量），比如 [0.02, -0.13, 0.87, ...]，通常是 384、768、1536 维。这个转换由一个专门训练过的模型完成（如 OpenAI 的 t

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1.环境准备 # 1. 安装依赖 pip3 install llama-index # 2. 创建 data 文件夹并放入文档 mkdir data # 放入 .txt, .pdf, .docx 等文件 # 3. 创建 .env 文件写入 DASHSCOPE_API_KEY、DASHSCOPE

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LlamaIndex 和 LangChain 是两个用于创建和实施检索增强生成 (RAG) 系统的平台。LlamaIndex 旨在简化搜索和检索流程，而 LangChain 则是一个功能全面、模块化的平台，支持多种应用场景。 RAG（资源获取算法）为大型语言模型（LLM）赋予领域特定知识，从而提高

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概述 Gas Town是多智能体编排系统，让一个 AI 代理（"Mayor"）管理一批专门角色的子代理并行工作，解决复杂软件开发任务。 Gas Town 不会在代理重启时丢失上下文，而是将工作状态持久化到基于 Git 的钩子中，从而实现可靠的多代理工作流。这解决了什么问题？

鸡汤

摘自: 高見龍 AI 時代寫程式，你是在學習還是在偷懶？不得不說，AI 實在太厲害了，好像什麼都能做，現在出門在外不隨口講個 AI 關鍵字好像已經沒辦法跟朋友聊天了。在社群或企業或學校，總是常被問到：「你覺得 AI 會不會取代軟體工程師的工作？」，我也常會問學生同樣的問題。每次新技術出現，就會有

随想新知

Claude译自: The Lost Art of Research as Leisure 业余研究者都去哪儿了?我们该如何让他们回归? 作者:Mariam 2025年3月9日文明的文学基础坐落在梅森堡(Fort Mason)的一个集咖啡馆、酒吧、博物馆和活动空间于一体的场所里——这是旧金山海滨

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什么是Agent Skills 教大模型如何处理数据。创建首个Skills 1.创建Skill文件夹