什么是上下文工程？2026年AI大模型性能优化完整指南
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上下文工程是一种系统性实践，通过设计并优化AI模型上下文窗口内的系统提示、指令、用户输入、结构化数据、工具与记忆等要素，以提升性能并达成预期目标。它超越简单提示工程，强调组件协同、迭代优化与用户导向，适用于客户支持、内容创作及软件开发等场景。AI大模型2026/3/18
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。
共 464 篇
LangChain DeepAgents是什么？2026年多智能体协作框架详解
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LangChain 正式推出多智能体协作框架 DeepAgents，基于 LangChain 与 LangGraph 构建，集成内置规划工具、文件系统后端及子智能体生成能力，通过层级协作机制处理复杂任务。AI大模型2026/3/18
LangChain如何用GPT-4自动生成SQL查询？2026年全流程解析
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LangChain enables natural language SQL query generation and execution through LLMs like GPT-3.5/4, automating database interactions with code examples.
原文翻译：
LangChain通过GPT-3.5/4等大语言模型实现自然语言SQL查询生成与执行，提供完整代码示例自动化数据库交互。AI大模型2026/3/17
MCP协议是什么？AI连接外部系统的USB-C接口详解
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MCP（模型上下文协议）是一项开源标准，旨在为AI应用提供连接外部数据源、工具与工作流的能力，其作用类似于AI系统的USB-C接口。AI大模型2026/3/17
LangChain是什么？2026年构建LLM应用的核心框架详解
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LangChain 是一款综合性大语言模型（LLM）编程框架，提供模块化组件与预构建链，支持AI应用开发，涵盖数据预处理、嵌入、向量存储及智能代理协同。AI大模型2026/3/17
如何不用向量数据库实现RAG？PostgreSQL+Faiss方案详解
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本文详述了一种无需向量数据库的RAG实现方案，采用PostgreSQL存储嵌入向量，结合HyDE与分层检索技术，准确率超90%。AI大模型2026/3/17
如何提升LLM数学推理？2026年RFT拒绝采样微调深度解析
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本文解析了拒绝采样微调（RFT）方法，用于提升大语言模型的数学推理能力。流程为：小模型生成多样化推理路径，经质量与多样性筛选后，微调大模型（如Llama2-70B）。关键发现：RFT通过增加训练数据中推理路径的多样性，显著优于标准监督微调（SFT），尤其对弱模型提升明显。AI大模型2026/3/17
OpenViking是什么？2026年AI Agent上下文数据库文件系统解析
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OpenViking 是一款面向AI Agent的开源上下文数据库，采用文件系统范式，通过路径操作、层级化上下文传递与自我演化机制，统一管理记忆、技能与资源。AI大模型2026/3/17
中国AI如何从追赶者到定义者？2026年深度分析发展路径
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中国AI发展已从追赶技术参数转向定义技术价值，在算力、数据与算法“铁三角”中实现系统性突破。全球形成中美“双核”竞争格局，中国凭借工程性价比、产业落地速度与规模优势，走出了一条强调效能优化与场景深度融合的特色路径。AI大模型2026/3/17