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如何构建有效的 AI 代理以处理数百万个请求 原文链接 AI 代理迅速成为使用 LLM 进行问题解决的有效方式。几乎每周，你都会看到一个新的大型 AI 研究实验室发布具有特定代理能力的 LLM。然而，构建一个有效的生产代理要比看起来复杂得多。代理需要护栏、特定的工作流程和适当的错误处理，才能在生产使 阅读全文
posted @ 2026-03-28 09:24
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如何构建有效代理的防护栏 原文：towardsdatascience.com/how-to-build-guardrails-for-effective-agents/ AI 代理在许多应用中变得越来越普遍。然而，将代理集成到你的应用中不仅仅是给 LLM 访问所有数据和功能。你还需要构建有效的防护栏 阅读全文
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如何构建一个图 RAG 应用程序 原文链接 应用程序和笔记本的配套代码在此处 知识图谱（KG）和大型语言模型（LLM）是天作之合。我在之前的和这些文章中详细讨论了这两种技术的互补性，但简而言之是，“LLM 的一些主要弱点，即它们是黑盒模型且难以处理事实性知识，正是知识图谱的最大优势。本质上，知识图谱 阅读全文
posted @ 2026-03-28 09:24
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如何构建一个强大的深度研究系统 原文：towardsdatascience.com/how-to-build-a-powerful-deep-research-system/ 深度研究 是你可以在 ChatGPT 和 Google Gemini 等应用程序中激活的流行功能。它允许用户像平常一样提出查 阅读全文
posted @ 2026-03-28 09:24
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如何构建一个过度设计的检索系统 原文：towardsdatascience.com/how-to-build-an-overengineered-retrieval-system/ 在进行 AI 工程工作时，你可能会遇到的一个问题是，没有真正的蓝图可以遵循。 是的，对于检索的最基本部分（RAG 中的 阅读全文
posted @ 2026-03-28 09:24
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如何构建能帮助你获得工作的机器学习项目 原文：towardsdatascience.com/the-machine-learning-projects-employers-want-to-see/ 如果你试图进入机器学习领域，那么做模板化项目和遵循基本教程就像试图在卡丁车上赢得一级方程式比赛。 你可 阅读全文
posted @ 2026-03-28 09:24
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如何构建 MCQ 应用 原文：towardsdatascience.com/how-to-build-an-mcq-app/ 在这篇文章中，我解释了如何构建一个应用，该应用可以针对任何用户定义的主题生成多项选择题（MCQs）。该应用提取与用户请求相关的维基百科文章，并使用 RAG 查询聊天模型来生成 阅读全文
posted @ 2026-03-28 09:24
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如何构建 Graph RAG 应用 原文：towardsdatascience.com/how-to-build-a-graph-rag-app-b323fc33ba06/ 该应用的代码和笔记本的配套代码在此处. 知识图谱（KGs）和大型语言模型（LLMs）是天作之合。我的之前 文章更详细地讨论了这 阅读全文
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如何格式化您的 TDS 草稿：快速指南 原文：towardsdatascience.com/how-to-format-your-tds-draft-a-quickish-guide/ 我们都知道什么能让作者和编辑都感到高兴：一个顺畅、高效的发布流程，其中从草稿到已发布文章的路径既快又无痛苦。 我们 阅读全文
posted @ 2026-03-28 09:24
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如何高效使用 Gemini 3 Pro 原文：towardsdatascience.com/how-to-use-gemini-3-pro-efficiently/ Gemini 刚刚发布了其最新的 LLM：Gemini 3。这个模型备受期待，在发布前已经广泛讨论。在这篇文章中，我将介绍我对这个模型 阅读全文
posted @ 2026-03-28 09:24
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