内容面向技术读者，适合作为理解知识图谱及大模型融合技术的入门参考
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这篇文章系统介绍了知识图谱（KG）的基本概念、技术演进、在AI时代的核心价值，以及与向量RAG的对比。文章重点解释了知识图谱如何通过三元组和图结构组织知识，帮助消除大模型幻觉、提供逻辑推理能力，并介绍了医疗、金融、政务等落地场景。内容面向技术读者，适合作为理解知识图谱及大模型融合技术的入门参考。AI大模型2026/9/9
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
当前版本已更新至 2.0 版，章节目录做了调整，内容更贴近最新实践
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这是一部开源的 AI Agent 技术实战书，围绕核心公式 Agent = LLM + 上下文 + 工具，用 10 章讲透从原理到生产落地的完整路径。全书配有 109 个开源配套实验，支持 15 种语言，可免费下载 PDF/EPUB 或在线阅读。当前版本已更新至 2.0 版，章节目录做了调整，内容更贴近最新实践。AI大模型2026/9/9
这份教程把大模型应用开发拆成从基础到企业级的六阶段，并对每个
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这份教程把大模型应用开发拆成从基础到企业级的六阶段，并对每个阶段给出周期、核心知识、实战项目和验收目标。重点覆盖了提示词工程、RAG、单Agent与多Agent框架，最后还总结了技术栈和避坑经验，适合想系统入行或进阶的开发者。AI大模型2026/9/9
DEV开发者社区编辑团队评选出本周Top 7文章合集
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DEV开发者社区编辑团队评选出本周Top 7文章合集。内容涵盖算法优化、BACnet协议逆向、AI辅助建站、网络原理等主题，为开发者提供了多样化视角和实战经验。AI大模型2026/9/9
本文整理并对比了20多种RAG优化方法，包括标准RAG、Gr
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本文整理并对比了20多种RAG优化方法，包括标准RAG、GraphRAG、Modular RAG、AgenticRAG等，涵盖其核心创新点、优缺点，并展望了多模态融合、动态推理与轻量化部署等未来趋势。AI大模型2026/9/8
反直觉：搞LLM应用开发，AI基础远不如拆解需求重要
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大模型应用开发并不需要深厚的AI和数学背景，核心在于通过提示词工程与模型交互。本文以通俗实例讲解如何用LLM构建联网搜索等应用，并介绍RAG和Agent等进阶方向，帮助普通开发者快速上手。AI大模型2026/9/7
本文全面系统地介绍了知识图谱的核心概念、理论基础、构建流程、
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本文全面系统地介绍了知识图谱的核心概念、理论基础、构建流程、工具选择、优化方法及行业应用。文章从实体、关系等基本要素讲起，对比了知识图谱与传统数据库的差异，并详细说明了构建知识图谱的步骤与技术栈，最后探讨了知识图谱面临的挑战与未来趋势，适合希望系统了解知识图谱的技术人员阅读。AI大模型2026/9/6
朴素的 RAG 系统由于不科学的分块、单查询和缺少相关性过滤，常常效果不佳
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朴素的 RAG 系统由于不科学的分块、单查询和缺少相关性过滤，常常效果不佳。本文梳理了11个真实可用的 RAG 优化策略，从摄取阶段的上下文感知分块、上下文检索，到查询阶段的查询扩展、多查询以及混合的智能体/自反思策略，并通过组合使用将准确率从60%大幅提升到94%。内容附有代码示例和适用场景，适合对 RAG 已有一定了解的开发者直接实践。AI大模型2026/9/6
做GEO光发内容不行，还得给AI递上Schema标记这份说明书
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做GEO光发内容不行，还得给AI递上Schema标记这份说明书。本文通俗解释了Schema结构化数据为何在AI搜索时代成了必选项，梳理了Article、FAQPage、HowTo、Person四种必备类型的具体写法，还教你用插件或手动代码在WordPress里快速添加并验证。适合刚入门GEO的站长和内容运营参考。AI大模型2026/9/5
从GPT到ChatGPT：大模型四步构建流程与真实成本拆解
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本文系统介绍大语言模型（LLM）的核心定义、发展历程、分类方法、构建流程和关键术语。从GPT/BERT到ChatGPT等里程碑，文章梳理了NLP演进和大模型的技术突破，并解释了预训练、微调、RLHF等概念，为入门者提供完整知识图谱。文末附有大模型AI学习路线与资源。AI大模型2026/9/5
本文用轻松易懂的例子（虚构富豪 Elon Mózg）带你理解
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本文用轻松易懂的例子（虚构富豪 Elon Mózg）带你理解 AI 代理领域的核心术语：AI Agent、Agentic Workflow、Agent Loop、Tool Calling、Agent Harness、Context Engineering、Memory 和 MCP。作者刻意简化解释，帮助技术读者快速建立直观认知，并重点区分了 Agentic Workflow 与 Agent Loop 的不同。AI大模型2026/9/4
本文总结了Google AI团队在构建Agent Skill
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本文总结了Google AI团队在构建Agent Skills时，为LLM-as-a-Judge评估编写可靠评分标准的四个关键经验：评分问题要保持原子性、只评估客观事实、只考核提示中明确要求的输出，并通过人类专家进行校准。采用严格的布尔问题能减少模型幻觉和评分噪音，使评估更加可重复、节省Token，并有效衡量AI工具的性能改进。AI大模型2026/9/3