微盟集团投资价值分析：四大稀缺性理由与2026年指南
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本报告从机构右侧建仓、AI商业化落地、跨生态合作红利及业绩确定性反转四个维度，系统论证微盟集团在2026年具备的稀缺投资价值。AI大模型2026/2/16
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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WebMCP新标准：AI智能体直接调用网站工具2026指南
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WebMCP (Web Model Context Protocol) is a new web standard developed by Google and Microsoft that enables websites to expose structured, callable tools directly to AI agents through browser APIs, replacing inefficient screen-scraping and DOM parsing methods with single structured function calls. This significantly reduces costs, improves reliability, and accelerates development for enterprise AI deployments. (WebMCP（Web模型上下文协议）是由谷歌和微软联合开发的新网页标准，允许网站通过浏览器API直接向AI代理暴露结构化、可调用的工具，用单一结构化函数调用取代低效的屏幕截图和DOM解析方法。这显著降低了企业AI部署的成本，提高了可靠性，并加速了开发进程。)AI大模型2026/2/15
MiniMax M2.5大模型2026升级指南：更强推理与代码能力详解
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MiniMax M2.5是通用大模型的全面升级，具备更强推理能力、更广知识覆盖与更精代码能力。其全栈模型矩阵涵盖文本、语音、视频、图像与音乐五大方向，助力开发者高效构建智能应用。AI大模型2026/2/15
Deep Research开源多跳推理框架2026年完整指南
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Deep Research is an open-source library for conducting deep, multi-hop research with reasoning capabilities, performing focused web searches with recursive exploration to provide comprehensive, evidence-backed answers to complex questions. (Deep Research是一个开源库，具备深度多跳推理能力，通过递归探索执行聚焦网络搜索，为复杂问题提供全面、有证据支持的答案。)AI大模型2026/2/13
Instill Core一站式AI平台2026本地部署指南
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Instill Core是一站式端到端AI平台，集成ETL处理、AI就绪、开源大模型托管与RAG能力，统一简化基础设施管理，助力技术人员以极低配置门槛在本地构建多样化AI应用。AI大模型2026/2/13
SuperLocalMemory V2本地记忆系统详解：2026年AI助手持久记忆指南
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SuperLocalMemory V2是一款完全本地化、零配置的AI助手记忆系统，通过实时协调、混合搜索与知识图谱架构，实现跨会话的持久上下文记忆。AI大模型2026/2/13
Graphiti 2025详解：实时知识图谱框架构建AI智能体指南
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Graphiti是一个开源框架，专为动态环境中的AI智能体构建时间感知知识图谱。它支持实时增量更新、双时间数据建模与混合检索，弥补了传统RAG方法在处理高频变化数据时的不足。AI大模型2026/2/13
Papr Memory多跳RAG实现指南：2026年AI系统记忆层解析
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Papr Memory作为AI系统的高级记忆层，通过实时数据摄取、智能分块、实体提取与动态知识图谱构建，实现高精度多跳RAG。它支持多源数据，并具备查询扩展、混合搜索及上下文重排等智能检索功能。AI大模型2026/2/13
LangExtract构建知识图谱实战：动态抽取与GraphRAG指南2026
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LangExtract是Google开源的程序化抽取工具，可将非结构化文本转化为带字符偏移的可追溯结构化数据，支持长文档分块并行处理与多轮抽取以提升召回率，并直接输出结构化结果，降低传统RAG开销。本文演示利用Streamlit、Agraph与LangExtract构建知识图谱聊天机器人，实现动态few-shot模板选择与实体关系并行抽取。AI大模型2026/2/12
腾讯云BI智能助手ChatBI对话式数据分析2026应用指南
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腾讯云BI提供从数据源接入到可视化分析的全流程能力，其智能助手ChatBI基于大模型实现对话式数据分析、数据解读与业务优化建议。AI大模型2026/2/10
LangExtract 2025企业指南：从文本到JSON的生产级数据提取方案
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LangExtract is Google's official open-source Python library designed for extracting structured data (JSON, Pydantic objects) from text, PDFs, and invoices. Unlike standard prompt engineering, it's built for enterprise-grade extraction with three core advantages: precise grounding (mapping fields to source coordinates), schema enforcement (ensuring output matches Pydantic definitions), and model agnosticism (compatible with Gemini, DeepSeek, OpenAI, and LlamaIndex). This guide provides practical insights for Chinese developers on local configuration, cost optimization, and handling long documents. LangExtract是Google官方开源的Python库，专为从文本、PDF和发票中提取结构化数据（JSON、Pydantic对象）而设计。与普通Prompt工程不同，它为企业级数据提取打造，具备三大核心优势：精准溯源（字段可映射回原文坐标）、Schema强约束（保证输出符合数据结构）、模型无关性（兼容Gemini、DeepSeek、OpenAI及LlamaIndex）。本指南基于真实项目经验，涵盖国内环境配置、API成本优化和长文档处理技巧。AI大模型2026/2/9
LangExtract库：从文本提取结构化信息的2026年完整指南
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LangExtract是基于大语言模型（如Gemini）的Python库，可从非结构化文本中提取结构化信息，支持精确源定位与交互式可视化。具备可靠输出、长文档优化及领域适应性，采用Apache 2.0开源协议。AI大模型2026/2/9