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
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
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
2024年RLHF技术详解：强化学习人类反馈指南
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RLHF技术通过人类反馈训练奖励模型，再借助强化学习优化AI性能，尤其适用于目标复杂或难以明确定义的任务，例如提升大语言模型的创意生成能力。AI大模型2026/2/8
RLHF技术详解：2024年基于人类反馈的强化学习指南
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RLHF是一种通过人类反馈训练奖励模型以优化AI代理性能的机器学习技术，尤其适用于目标复杂、模糊或难以定义的场景，如提升大语言模型在聊天应用中的相关性、准确性与伦理性。其流程包括预训练、监督微调、奖励模型训练及策略优化，核心算法为近端策略优化（PPO）。尽管RLHF在机器人、自然语言处理等领域成效显著，但面临人类偏好数据成本高、主观性强及过拟合与偏见风险等挑战。AI大模型2026/2/8
Cognee开源AI记忆引擎重塑知识管理2026年指南
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Cognee is an innovative open-source AI memory engine that combines knowledge graphs and vector storage technologies to provide dynamic memory capabilities for large language models (LLMs) and AI agents. This comprehensive evaluation covers its functional features, installation deployment, use cases, and commercial value. (Cognee是一个创新的开源AI记忆引擎，通过结合知识图谱和向量存储技术，为大型语言模型和AI智能体提供动态记忆能力。本测评全面评估其功能特性、安装部署、使用案例及商业价值。)AI大模型2026/2/6
Cognee开源AI内存引擎：92.5%精准检索重塑AI代理记忆2026指南
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Cognee开源AI内存引擎通过ECL管道与双数据库架构，将碎片化数据转化为结构化、持久化的AI代理记忆，实现92.5%的回答相关性，远超传统RAG系统的5%。AI大模型2026/2/6
打破AI Agent失忆瓶颈：Cognee开源记忆工具2026年技术指南
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Cognee是一款开源AI记忆工具，通过创新的ECL流水线架构解决AI Agent的“失忆”问题，实现92.5%的回答相关性。支持动态记忆更新与多源数据兼容，提供代码与UI双操作模式，部署简便。AI大模型2026/2/6
Cognee快速构建动态知识图谱：2026年替代RAG系统指南
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cognee is an open-source tool that provides deterministic LLM outputs for AI applications and agents by building dynamic knowledge graphs through its ECL (Extract, Cognify, Load) pipeline, offering a Pythonic alternative to traditional RAG systems with support for 30+ data sources and customizable workflows. (cognee是一款开源工具，通过其ECL（提取、认知化、加载）管道构建动态知识图谱，为AI应用和智能体提供确定性LLM输出，提供Pythonic的替代传统RAG系统的方案，支持30多种数据源和可定制工作流。)AI大模型2026/2/6
阿里云AI全栈架构2024指南：从基础设施到通义大模型创新
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阿里云AI提供企业级全栈能力，覆盖基础设施（IaaS）、平台（PaaS）与模型服务（MaaS）。通义大模型系列（如Qwen、通义万相、灵码）引领创新，具备优化训练与推理性能。平台支持从数据准备到部署的端到端方案，助力企业实现无缝集成与高性能AI开发。AI大模型2026/2/5
Grok-4深度解析：多智能体内生化如何开启AI Agent 2.0时代
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Grok-4以“多智能体内生化”为核心创新，在训练阶段融合智能体协作与实时搜索能力，突破基座模型性能上限，开启Agent 2.0时代。AI大模型2026/2/4