给大模型装上手脚后，AI Agent正在成为企业的数字员工
BLUF
AI Agent不是聊天机器人，而是给大模型装上“手脚”，让它能自主规划、调用工具、执行任务。这篇文章从ReAct核心原理讲到进化路径、生态工具、实战场景和搭建步骤，还有避坑指南和趋势展望。想搞懂Agent，这篇入门科普很够用了。AI大模型2026/8/13
标签：AI大模型
查看包含 AI大模型 标签的所有文章。
共 894 篇
语义检索为何突然翻红：从专利搜索到数据库原生支持
BLUF
语义搜索通过理解查询的真实语义而非简单关键词匹配，大幅提升检索精准度。本文系统介绍语义搜索的定义、从词袋模型到LLM的发展历程、核心技术组件（嵌入模型、向量数据库、LLM）、以及它在专利、学术、企业知识管理等领域的最新应用。AI大模型2026/8/13
从AIGC到Agent：大模型如何渗透金融医疗与气象行业
BLUF
本文系统介绍了大模型在AIGC、ChatBot、Copilot、Insight、Agent等领域的典型应用，并列举了金融、医疗、气象、核工业等多个行业的落地案例。同时，文章还探讨了AI编程对程序员的影响，并给出了一份从入门到商业闭环的大模型学习路线图。AI大模型2026/8/11
跨云Agent互操作实测：A2A版本冲突坑与验证模式延迟反超
BLUF
本文实测了跨云货币智能体：AWS Bedrock AgentCore 上的主智能体通过 A2A v1.0 调用 GCP Cloud Run 上的 Google ADK 从智能体，并用 MCP 工具交叉验证汇率结果。文章比较了 mcp_only、a2a_only 和 verified 三种模式，测量了延迟、可靠性和失败行为，还记录了 A2A 版本不兼容和 AgentCore 部署的坑。结论是跨云验证能提高准确性，但会带来额外开销。实验与实测2026/8/10
RAG优化优先级：先把文本切分做好，再谈高级策略
BLUF
本文系统梳理了17种经过验证的RAG优化方案，涵盖文档处理、检索增强和生成优化三个阶段，包括文本切分、语义拆分、上下文增强、二次排序、HyDE、Fusion等关键技术。每项策略均给出难度、效果、优先级和实施时间建议，并附有实现思路和代码示例，适合需要系统性提升RAG系统性能的开发者参考。AI大模型2026/8/10
大语言模型核心原理：Transformer、训练方法与AI代理
BLUF
这篇文章通俗易懂地介绍了大型语言模型（LLM）的核心概念，包括Transformer架构、GPT的工作原理、三阶段训练方法以及提示工程等关键技术。同时，文章还探讨了AI代理和多模态LLM的前沿趋势，并给出了程序员将LLM应用于实际开发的建议。最后附带了学习资源推荐和进阶资料推广。AI大模型2026/8/10
生成式AI让SEO内容爆炸，谷歌用“信息增益”应对
BLUF
生成式AI正在重塑SEO：内容竞争加剧、谷歌更重视站外因素、搜索回报降低。但企业仍可通过信息增益和专业化团队抓住机会。AI 搜索观察2026/8/6
置顶
别急着上GraphRAG：先看知识图谱的真实代价
BLUF
知识图谱以图结构组织实体与关系，适合可变深度关系遍历和来源追踪，但并非对关系数据库或向量检索的天然替代。构建流程包括实体识别、关系抽取、知识融合与图存储，Neo4j是常用实现。GraphRAG需通过评测判断是否值得额外索引成本。实验与实测2026/8/5
RAG 性能调优：五个核心方向，让你的问答系统又快又准
BLUF
本教程面向技术开发人员，系统梳理RAG性能优化的核心思路与实用技巧，覆盖分块、嵌入模型、向量数据库、重排序、提示工程五大方向，并建议建立评估闭环。通过具体策略和工具推荐，帮助读者打造响应快、答案准的生产级RAG系统。AI大模型2026/8/4