摘要： 互联网从业必备技能-bash编程入门到精通教程 https://lqfarmer.blog.csdn.net/article/details/123958233 解决raw.githubusercontent.com无法访问的问题 https://blog.csdn.net/weixin_44293 阅读全文

摘要： 智能体记忆系统设计 ——基于意图驱动与模块化治理的融合架构 阅读全文

摘要： 工作内容是「给AI出题」——但不是为了让它答对，而是为了让它答错，然后再手把手教会它，如何像年薪百万的「高级牛马」们一样做咨询。 https://mp.weixin.qq.com/s/faHHXuQiC7ro76UqMgPElQ 阅读全文

摘要： 简单的数据泛化，加上“规则+向量+大模型”三层决策架构，仍不是最优方案。 假定向量匹配小于阈值，用大模型直接解析，在分类很多的情况效率会非常低。如果底层数据结构是知识图谱的话，可以提取用户问题中的实体，采用实体映射，可以是一个性价比更好的方案。 问题规范化处理-->问题语义分析-->图谱推理查询-- 阅读全文

摘要： 传统图谱三元组的最大问题是建设时没有目标，导致生成大量实体，一方面准确率不好保证，另一方面生成效率低，可用性差。例如“A 是 程序员”，“A 是 滴滴司机”，都是正确的但发生在不同时间；我关注的核心不是冲突，而是我为什么需要拆解这个三元组。如果我做的是排障，就像专家一样，只需要抽取和排障流程相关的内 阅读全文

摘要： “那么，为什么 Palantir 能如此卓越，与其它技术公司拉开如此大的差距？我认为一个根本性的战略区分，在于它对两个概念的界定：‘能力（Capability）’与 ‘专业技能（Competency）’。” “Capability 是向外能够展示的能力，关注的是最终想要实现的目的，是关心‘做什么’和 阅读全文

摘要： 要解决的问题： 哪些内容需要保存成长期记忆？什么时候保存？由谁来判断？未来如何召回？召回粒度是多少？如何修剪、更新、合并？ https://mp.weixin.qq.com/s/sdi3rgDRiRWhsmbDWc-w-g 阅读全文

摘要： Palantir Technologies，这家以《指环王》中“真知晶球”命名的大数据分析公司，其核心技术之一 Ontology（本体） 正是其平台（如 Foundry 和 Gotham）实现强大数据整合与决策能力的关键。Ontology 不仅仅是一个数据库或数据模型，它更是一个动态的、可操作的“数 阅读全文

摘要： 成功部署AI智能体绝非易事。在AI智能体兴起一年后的今天，一个共识日益清晰：要想做好这件事，需要下真功夫、硬功夫。过去几个月，我们已探讨过生成式AI在价值创造和规模化方面的潜力。本文希望帮助致力于AI智能体部署的企业少走弯路、实现价值创造。 智能体驱动的企业转型，有望带来前所未有的生产力跃升。部分企 阅读全文

摘要： Palantir通过将原始数据进行语义转化，为大模型的智能分析和决策打下了基础。语义转化分为4个层次： 数据语义：进行数据治理，将数据结构化、标准化 业务语义：定义实体之间的业务关系（Link） 逻辑语义：将业务规则、计算逻辑（Logic）附加到实体和关系上 决策语义：沉淀和积累决策模型与经验，支持 阅读全文

摘要： Naive RAG，是试图让AI在没有地图的情况下，靠嗅觉找到宝藏。 Complex Agent，是试图训练一个没有地图的AI，学会使用各种交通工具。 而真正的出路，是Ontology RAG。它的核心，不是让AI更“能干”，而是让AI先“看懂世界”。 Ontology具体做了什么事情？ 我们结合航 阅读全文