#RAG工具

共 7 篇相关文章

90%的AI新手学不好大模型，根源在于盲目跟风、Prompt逻辑混乱、缺乏场景落地能力。本文拆解从零基础到实战落地的完整学习路径，涵盖Prompt工程、知识库搭建、Agent开发与零代码微调，帮你少走弯路。

基于真实私有化部署实测，对比DeepSeek、千问3、智谱GLM、Kimi K2、MiniMax M3、腾讯混元3六款开源大模型的硬件成本、推理效率与落地难度，帮助企业找到最匹配的内网部署方案。

收录28个完整可复现的企业级AI Agent实战项目，覆盖代码调试、金融分析、智能客服、多智能体协同等高频场景。源码完整、配置齐全，零基础一键部署，帮你跨越"学不会"的陷阱，真正将AI Agent能力落地到工作与副业中。

实测Liquid AI开源的LFM2.5模型本地部署全过程，包括架构解析、16GB显存踩坑记录、GraphRAG工具调用对比GPT-o3s，揭示8.3B参数模型如何在Agent任务中以更少资源实现更强表现。

深入解析OpenAI Agents SDK的五种消息类型、对话历史管理机制与常见陷阱。涵盖静态/动态指令配置、Function Call配对原则、事件流思维等核心概念，附完整代码示例。

深入讲解RAG检索增强生成的核心原理与搭建流程，涵盖Embedding向量化、FAISS向量数据库、LangChain开发框架，以及企业级RAG项目中回答质量优化的实战经验与解决思路。

深度解析腾讯开源LLM知识平台WeKnora，涵盖RAG检索增强生成、自主推理Agent、自维护Wiki三大核心能力，分析其Go语言技术选型优势及企业级应用场景。