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分类:AI大模型

AI大模型专栏涵盖从GPT、DeepSeek到gemini、Agentic智能体的全方位研究。深度解析RAG架构优化、KV缓存内存瓶颈解决、JSON结构化数据提取及提示工程实践(如Prompt Refiner)。本专栏还关注软件工程师转型AI研发的实用路径及AI安全风险评估,为开发者提供从基础理论到生产级系统构建的完整知识体系。

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内容面向技术读者,适合作为理解知识图谱及大模型融合技术的入门参考

内容面向技术读者,适合作为理解知识图谱及大模型融合技术的入门参考

BLUF
这篇文章系统介绍了知识图谱(KG)的基本概念、技术演进、在AI时代的核心价值,以及与向量RAG的对比。文章重点解释了知识图谱如何通过三元组和图结构组织知识,帮助消除大模型幻觉、提供逻辑推理能力,并介绍了医疗、金融、政务等落地场景。内容面向技术读者,适合作为理解知识图谱及大模型融合技术的入门参考。
AI大模型2026/9/9
本文全面系统地介绍了知识图谱的核心概念、理论基础、构建流程、

本文全面系统地介绍了知识图谱的核心概念、理论基础、构建流程、

BLUF
本文全面系统地介绍了知识图谱的核心概念、理论基础、构建流程、工具选择、优化方法及行业应用。文章从实体、关系等基本要素讲起,对比了知识图谱与传统数据库的差异,并详细说明了构建知识图谱的步骤与技术栈,最后探讨了知识图谱面临的挑战与未来趋势,适合希望系统了解知识图谱的技术人员阅读。
AI大模型2026/9/6
朴素的 RAG 系统由于不科学的分块、单查询和缺少相关性过滤,常常效果不佳
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朴素的 RAG 系统由于不科学的分块、单查询和缺少相关性过滤,常常效果不佳

BLUF
朴素的 RAG 系统由于不科学的分块、单查询和缺少相关性过滤,常常效果不佳。本文梳理了11个真实可用的 RAG 优化策略,从摄取阶段的上下文感知分块、上下文检索,到查询阶段的查询扩展、多查询以及混合的智能体/自反思策略,并通过组合使用将准确率从60%大幅提升到94%。内容附有代码示例和适用场景,适合对 RAG 已有一定了解的开发者直接实践。
AI大模型2026/9/6
做GEO光发内容不行,还得给AI递上Schema标记这份说明书

做GEO光发内容不行,还得给AI递上Schema标记这份说明书

BLUF
做GEO光发内容不行,还得给AI递上Schema标记这份说明书。本文通俗解释了Schema结构化数据为何在AI搜索时代成了必选项,梳理了Article、FAQPage、HowTo、Person四种必备类型的具体写法,还教你用插件或手动代码在WordPress里快速添加并验证。适合刚入门GEO的站长和内容运营参考。
AI大模型2026/9/5
从GPT到ChatGPT:大模型四步构建流程与真实成本拆解

从GPT到ChatGPT:大模型四步构建流程与真实成本拆解

BLUF
本文系统介绍大语言模型(LLM)的核心定义、发展历程、分类方法、构建流程和关键术语。从GPT/BERT到ChatGPT等里程碑,文章梳理了NLP演进和大模型的技术突破,并解释了预训练、微调、RLHF等概念,为入门者提供完整知识图谱。文末附有大模型AI学习路线与资源。
AI大模型2026/9/5
本文用轻松易懂的例子(虚构富豪 Elon Mózg)带你理解

本文用轻松易懂的例子(虚构富豪 Elon Mózg)带你理解

BLUF
本文用轻松易懂的例子(虚构富豪 Elon Mózg)带你理解 AI 代理领域的核心术语:AI Agent、Agentic Workflow、Agent Loop、Tool Calling、Agent Harness、Context Engineering、Memory 和 MCP。作者刻意简化解释,帮助技术读者快速建立直观认知,并重点区分了 Agentic Workflow 与 Agent Loop 的不同。
AI大模型2026/9/4
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