如何系统学习大语言模型？GitHub热门LLM课程完整指南
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LLM-Course是GitHub上广受好评的大语言模型系统学习课程，涵盖从基础理论到高级技术的完整知识体系，已获超75,000星标。AI大模型2026/3/17
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
OpenViking如何解决AI Agent上下文管理难题？开源数据库深度解析
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OpenViking 是一款专为AI Agent设计的开源上下文数据库，采用文件系统范式统一管理记忆、资源与技能。通过分层加载、目录递归检索、可观测性及自迭代机制，有效解决上下文工程中的关键挑战。AI大模型2026/3/16
如何构建AI记忆应用？Cognee开源框架2026年深度解析
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Cognee 是一款开源AI记忆系统，助力开发者构建具备持久化、结构化知识图谱的应用。其采用模块化架构，兼容多种大语言模型、向量存储与图数据库，并提供完善的文档支持，便于定制与部署。AI大模型2026/3/16
OpenViking如何构建AI智能体上下文文件系统？2026年架构解析
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OpenViking为AI智能体构建了类文件系统的上下文数据库，采用分层结构组织记忆、资源与技能，通过分层加载、递归检索及自进化机制，提升系统可扩展性与可观测性。AI大模型2026/3/15
OpenRAG如何解决企业RAG挑战？2026年集成架构深度解析
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OpenRAG is an integrated, open-source RAG framework that addresses enterprise challenges by combining Docling, OpenSearch, and Langflow into an agentic architecture for efficient, low-latency knowledge retrieval and injection.
原文翻译：
OpenRAG是一个集成的开源RAG框架，通过将Docling、OpenSearch和Langflow组合成智能体架构，解决企业级挑战，实现高效、低延迟的知识检索与注入。AI大模型2026/3/15
OpenRAG vs LangChain/LlamaIndex/Haystack：2025年技术选型深度解析
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This article provides a comprehensive analysis of the OpenRAG platform launched in 2025, comparing it with mainstream frameworks like LangChain, LlamaIndex, and Haystack. It details OpenRAG's architecture, core features (Agentic RAG, hybrid search, visual workflow), and offers scenario-based selection advice for technical teams.
原文翻译：
本文深度解析2025年推出的OpenRAG平台，并与LangChain、LlamaIndex及Haystack等主流框架进行对比。详细阐述了OpenRAG的架构、核心特性（代理式RAG、混合搜索、可视化工作流），并为技术团队提供了基于不同应用场景的选型建议。AI大模型2026/3/15
Synapse是什么？模块化AI架构如何优化营销输出质量与效率
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Synapse是一种模块化AI架构，可在大型语言模型、领域专用模型与人类专家间智能分配任务，从而优化营销产出的质量与效率。AI大模型2026/3/15
OpenViking如何优化AI Agent记忆？2026年上下文数据库全解析
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OpenViking is an open-source context database designed specifically for AI Agents, introducing a file system paradigm to organize memories, skills, and resources hierarchically. It features a three-tier caching mechanism (L0/L1/L2) for performance optimization, recursive retrieval with visual traceability, and automatic session management for memory evolution, significantly lowering the barrier to developing complex, intelligent agents.
原文翻译：
OpenViking 是一个专为 AI Agent 设计的开源上下文数据库，它引入了文件系统范式，将记忆、技能和资源进行层级化管理。其核心特性包括三层缓存机制（L0/L1/L2）以优化性能、支持可视化追溯的递归检索，以及实现记忆进化的自动会话管理，极大降低了开发复杂智能体的门槛。AI大模型2026/3/15
Promptfoo如何评估LLM性能？2026年跨模型测试与红队攻防指南
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Promptfoo是一款面向大语言模型的综合测试工具，支持提示词、智能体及RAG系统评估。具备AI红队测试与渗透测试功能，可跨GPT、Claude、Gemini、Llama等模型进行性能对比，采用声明式配置实现CI/CD无缝集成。AI大模型2026/3/14
如何用Promptfoo提升LLM测试效率？2026年自动化评估全指南
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Promptfoo is a comprehensive LLM testing tool that automates prompt, model, and RAG system evaluation, significantly improving testing efficiency through features like automated assertions, model comparison, and security testing.
原文翻译：
Promptfoo是一款全面的LLM测试工具，通过自动化评估提示词、模型和RAG系统，显著提升测试效率，具备自动断言、模型对比和安全测试等功能。AI大模型2026/3/14
ChatGLM3-6B是什么？2026年开源双语对话模型技术解析
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ChatGLM3-6B is an open-source bilingual dialogue language model jointly released by Zhipu AI and Tsinghua University KEG Lab, featuring enhanced base model performance, comprehensive function support (including tool calling and code execution), and a full open-source series (including base, 32K, and 128K variants). It is available for academic research and free commercial use after registration.
原文翻译：
ChatGLM3-6B是由智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的开源双语对话语言模型，具备更强大的基础模型性能、更完整的功能支持（包括工具调用和代码执行）以及更全面的开源序列（包括基础版、32K和128K变体）。该模型对学术研究完全开放，登记后亦允许免费商业使用。AI大模型2026/3/14
GLM通用语言模型是什么？2026年技术解析与应用指南
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GLM (General Language Model) is an autoregressive blank-filling language model developed by THUDM, supporting both English and Chinese tasks with models up to 10B parameters, including specialized Chinese versions and ChatGLM-6B for dialogue.
原文翻译：
GLM（通用语言模型）是由THUDM开发的自回归空白填充语言模型，支持中英文任务，参数量最高达100亿，包含专门的中文版本和用于对话的ChatGLM-6B。AI大模型2026/3/14