如何快速入门大模型编程实践？2026年上海交大AI安全课程指南
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本教程源自上海交大2024年AI安全课程，提供大模型编程实践指导，涵盖微调部署、提示工程、知识编辑、模型水印、越狱攻击、多模态模型及AI智能体安全等内容。AI大模型2026/4/17
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 612 篇
OpenAI Agents SDK 和 LangChain 哪个更适合构建多智能体工作流？
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The OpenAI Agents SDK is a lightweight, provider-agnostic Python framework for building multi-agent workflows with features like sandbox agents, tools, guardrails, and real-time voice support.
原文翻译：
OpenAI Agents SDK 是一个轻量级、提供商无关的 Python 框架，用于构建具有沙盒代理、工具、护栏和实时语音支持等功能的多智能体工作流。AI大模型2026/4/17
检索增强生成（RAG）如何提升AI大模型的准确性和效率？
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Retrieval-Augmented Generation (RAG) enhances LLMs by integrating external evidence retrieval, addressing limitations like factual inconsistency while introducing challenges in retrieval quality and pipeline efficiency. This survey synthesizes recent advances, categorizes architectures, and identifies future research directions.
原文翻译：
检索增强生成（RAG）通过整合外部证据检索来增强大型语言模型，解决了事实不一致等限制，同时引入了检索质量和管道效率方面的挑战。本综述综合了最新进展，对架构进行分类，并指出了未来的研究方向。AI大模型2026/4/17
Ragas和LangChain哪个更适合评估LLM应用？（附Python工具包实测）
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Ragas is a comprehensive Python toolkit for evaluating and optimizing Large Language Model (LLM) applications with objective metrics, automated test generation, and seamless integrations with popular frameworks like LangChain.
原文翻译：
Ragas 是一个全面的 Python 工具包，用于通过客观指标、自动化测试生成以及与 LangChain 等流行框架的无缝集成来评估和优化大型语言模型（LLM）应用。AI大模型2026/4/16
AI系统架构如何选择？从基础LLM到智能体的演进与简历筛选案例
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本文以简历筛选为案例，探讨从基础大语言模型到复杂AI智能体的系统架构谱系，阐明在实际可靠应用中，何时应选择RAG等更简方案而非复杂自主智能体。AI大模型2026/4/16
如何用大语言模型提取网页数据？Lightfeed Extractor实测指南
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Lightfeed Extractor is a TypeScript library that enables robust web data extraction using LLMs with natural language prompts, featuring HTML-to-markdown conversion, structured data extraction with Zod schemas, JSON recovery, and integration with Playwright and browser agents for production data pipelines.
原文翻译：
Lightfeed Extractor 是一个 TypeScript 库，利用大语言模型通过自然语言提示进行稳健的网页数据提取，具备 HTML 转 Markdown、基于 Zod 模式的结构化数据提取、JSON 恢复功能，并能与 Playwright 和浏览器代理集成，适用于生产数据管道。AI大模型2026/4/16
检索增强生成（RAG）如何让AI回答更准确可信？（附工作原理详解）
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检索增强生成（RAG）是一种AI架构，通过连接外部知识源增强大语言模型，实现实时信息检索，从而提升回答的准确性与可信度。AI大模型2026/4/16
RAG检索增强生成如何提升AI大模型性能？2026年最新架构解析
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检索增强生成（RAG）是一种AI架构，通过连接外部知识库提升大语言模型性能，无需昂贵重训练即可实现更精准的领域特定响应。AI大模型2026/4/16
检索增强生成（RAG）如何提升AI大模型的准确性和可靠性？
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本文系统综述了检索增强生成（RAG）技术，梳理其从早期开放域问答到当前前沿实现的演进脉络，分析了核心组件、部署挑战及提升知识密集型NLP系统可靠性的新兴方案。AI大模型2026/4/16
llmware框架适合构建本地化私有LLM应用吗？（附300+模型对比）
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llmware is a unified Python framework for building knowledge-based, local, private, and secure LLM applications, featuring a model catalog with 300+ models and an integrated RAG pipeline optimized for AI PC and edge deployment.
原文翻译：
llmware是一个统一的Python框架，用于构建基于知识的、本地化、私有化和安全的LLM应用，拥有包含300多个模型的模型目录和集成的RAG管道，专为AI PC和边缘部署优化。AI大模型2026/4/15
生产级AI智能体开发中，哪些过度设计应该避免？（附两年实战经验）
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基于两年生产级AI智能体开发经验，本文总结七大常见过度设计陷阱，涵盖自定义工具选择逻辑与复杂多智能体编排等，并提出简化方案，强调以可维护性与可靠性优先，避免不必要复杂性。AI大模型2026/4/15