随笔分类 - AI
摘要：1.概述 在大数据与人工智能深度融合的新时代，Apache Kafka 已成为企业实时数据流处理的核心引擎。然而，随着业务规模的不断扩大，Kafka 集群的监控与运维复杂度也随之攀升——指标繁多、延迟难察、告警频繁，传统监控手段难以快速定位问题与优化性能。正因如此，EFAK-AI（Eagle For
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摘要：1.概述 两款模型的升级，清晰地指向了当前大模型发展的两个关键方向：DeepSeek V3.2致力于通过引入稀疏注意力等新技术，让长文本处理更高效、更经济；而Claude Sonnet 4.5则聚焦于让AI智能体更持久、更可靠地完成实际工作，例如其宣称能连续自主工作超过30小时，并大幅提升了计算机操
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摘要：1.概述 在智能体逐渐成为人工智能应用核心的今天，如何让它“聪明”且“高效”是开发者最关心的问题。本文将带你从设计思路、核心能力到工程实践，全面解析高效智能体的构建方法。无论是任务分解、知识获取，还是与外部工具的协同，都会结合实际案例，帮助你理解如何打造一个真正能落地、能进化的智能体。 2.内容 2
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摘要：1.概述 在人工智能的创新浪潮中，检索增强生成（RAG）技术以其高效调用外部知识、提升生成内容准确性的能力备受瞩目，而模型上下文协议（MCP）则为不同模型间的交互与协同提供了标准框架。当 RAG 的知识检索优势与 MCP 的灵活交互能力相遇，不仅能大幅提升 AI 系统的实用性与智能水平，还能为复杂场
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摘要：1.概述 本文将围绕构建兼具本地运行大型语言模型（LLM）与MCP 集成能力的 AI 驱动工具展开，为读者提供从原理到实践的全流程指南。通过深度整合本地大模型的隐私性、可控性优势与 MCP 工具的自动化执行能力，帮助用户以低门槛、高效率的方式，打造个性化 AI 助手，实现任务自动化 —— 无论是文档
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摘要：1.概述 本节将系统讲解大数据分析的完整流程，包括数据采集、预处理、存储管理、分析挖掘与结果可视化等核心环节。与此同时，我们还将对主流数据分析工具进行横向对比，帮助读者根据实际需求选用最合适的工具，提升数据价值挖掘的效率与深度。 2.内容 1.数据采集 数据采集是大数据分析的起点，旨在通过多种手段高
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摘要：1.概述 OpenAI Agents SDK 现已支持 MCP（模型上下文协议），这是 AI 互操作性的重大变革。这使开发人员能够高效地将 AI 模型连接到外部工具和数据源。本篇博客，笔者将指导使用 OpenAI Agents SDK 构建 MCP 服务器，以增强你的 AI 应用程序。 2.内容 2
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摘要：1.概述 掌握如何借助 DeepSeek R1 与 Ollama 搭建检索增强生成（RAG）系统。本文将通过代码示例，为你提供详尽的分步指南、设置说明，分享打造智能 AI 应用的最佳实践。 2.内容 2.1 为什么选择DeepSeek R1？ 在这篇文章中，我们将探究性能上可与 OpenAI 的 o
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摘要：1.概述 随着大语言模型（LLMs）在技术和应用上的不断发展，它们已经深刻地改变了我们与计算机的互动方式。从文本生成到语言理解，LLMs的应用几乎涵盖了各个行业。然而，尽管这些模型已展现出令人印象深刻的能力，如何将它们真正适配到自己特定的业务需求中，仍然是一个复杂且充满挑战的任务。 比如，Llama
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摘要：1.概述 Transformer架构无疑是大型语言模型（LLMs）成功背后的核心动力。从开源的Mistral到封闭的ChatGPT，几乎所有主流的LLM都在使用这一架构。然而，随着技术的不断进步，研究者们已经开始探索新的架构，有望在未来挑战Transformer的地位。其中，Mamba作为一种状态空
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摘要：1.概述 MoE代表“混合专家模型”（Mixture of Experts），这是一种架构设计，通过将不同的子模型（即专家）结合起来进行任务处理。与传统的模型相比，MoE结构能够动态地选择并激活其中一部分专家，从而显著提升模型的效率和性能。尤其在计算和参数规模上，MoE架构能够在保持较低计算开销的同
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摘要：1.概述 在当前的人工智能发展中，单一模型的表现往往难以满足复杂任务的需求。为应对这些挑战，多模型协作的方法应运而生，“专家组合”（Mixture of Experts）便是其中一种有效的模型协作方法。专家组合不仅能提升模型的准确性，还能通过合理分工提升效率，提供跨领域的综合解决方案。本文将从多个角
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摘要：1.概述 GPT-SoVITS是一款开源的语音合成模型，结合了深度学习和声学技术，能够实现高质量的语音生成。其独特之处在于支持使用参考音频进行零样本语音合成，即使没有直接的训练数据，模型仍能生成相似风格的语音。用户可以通过微调模型，进一步提升其性能，以适应特定的应用需求。 2.内容 2.1 GPT-
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摘要：1.概述 前段时间LangChain发布了LangGraph，它引起了很多关注。LangGraph 的主要优势在于它能够实现循环工作流，这对于在 LLM 应用程序中模拟类似代理的行为至关重要。本篇博客，笔者将从介绍 LangGraph 的功能和用例，强调它与典型的有向无环图 (DAG)工作流的区别，
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摘要：1.概述 OpenAI 持续突破人工智能的边界，推出了其最新模型 ChatGPT-4o，作为 ChatGPT-4 的继承者，该模型有望带来显著的提升和创新功能。本文将深入解析 ChatGPT-4 与 ChatGPT-4o 之间的区别，并探讨它们的功能、性能以及潜在的应用领域。我们将全面比较这两个模型
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摘要：1.概述 传统应用开发中，为了提升系统的查询性能，往往会在系统架构设计中加入缓存机制。在AI大模型领域，虽然功能非常强大，但是使用成本也是非常昂贵的，比如OpenAI的GPT-4按照token的个数来计算费用。那么，在这种情况下是否有一种方案来解决呢？既能降低使用LLM API的成本，也能同时提升调
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摘要：1.概述 在深度学习领域，Prompt（提示语）被广泛应用于自然语言处理任务中，如文本生成、机器翻译和问答系统等。Prompt的设计对模型的性能和生成结果有着重要的影响，因此在实际应用中合理而有效地利用Prompt是提升模型表现的关键策略之一。本篇博客笔者将为大家介绍如何通过反复修改Prompt，优
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摘要：1.概述 人工智能（AI）的能力持续在全球范围内引起轰动，并对我们日常生活和职业生涯带来重大变革。随着像ChatGPT这样的先进生成型AI模型以及从GPT-3到GPT-4的加速，我们在高级推理、理解更长上下文和输入设置方面看到了重大改进。像ChatGPT这样的工具要求用户编写Prompt，以获得所需
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摘要：1.概述 在人工智能迅速演进的时代，诸如Open AI的ChatGPT和Google的Bard等大型语言模型(LLMs)正彻底改变我们与技术互动的方式。这些技术巨头和SaaS公司正在竞相利用LLMs的威力，创造更为智能和实用的应用程序。然而，真正的变革并非仅仅停留在这些独立运行的人工智能模型，而是蕴
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摘要：1.概述 最近，在研究LangChain时，发现一些比较有意思的点，今天笔者将给大家分享关于LangChain的一些内容。 2.内容 2.1 什么是LangChain？ LangChain是一项旨在赋能开发人员利用语言模型构建端到端应用程序的强大框架。它的设计理念在于简化和加速利用大型语言模型（LL
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