AI Agent：技术原理与实战详解
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这是一份由Datawhale社区推出的系统性智能体学习教程，从基础理论到实际应用，全面覆盖智能体系统的设计与实现。教程强调动手实践，帮助读者从LLM使用者蜕变为智能体构建者，内容包括经典范式、框架开发、高级技能及综合案例。AI大模型2026/8/6
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 548 篇
LLM引用：技术原理与实战详解
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本文面向开发者系统讲解大型语言模型（LLM）的基础知识：包括令牌（token）的概念、预训练与训练后阶段、推理过程，以及 LLM 的能力边界和工具调用机制。目的在于帮助读者在构建 AI 代理时理解模型的工作方式、优势与局限，从而做出更合理的技术选型与架构决策。AI大模型2026/8/6
Gemma 4 2B 模型 Cloud TPU v5e 部署实战
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本教程是 v6e-1 调试指南的续篇，演示如何将 Gemma 4 2B 模型部署到单颗 Cloud TPU v5e 芯片上。文章对比了 v5e 与 v6e 的规格和价格，剖析了部署中的常见坑（如加速器类型命名、配额不等于可用性、网络配置），并通过实测数据指出：对于带宽受限的 2B decode 场景，v5e 的性价比要优于 v6e。AI大模型2026/8/6
别做排名了，做引用吧：GEO 完全指南
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AI搜索正在改变内容发现方式，传统SEO面临失效。GEO（生成式引擎优化）成为新焦点，基于Princeton论文的9大策略中，专家引言提升41%，统计数据提升33%，流畅度提升29%，引用来源提升28%。本文拆解六大AI平台，并提供内容、技术、权威度三方面操作路径和效果度量体系。AI大模型2026/8/6
大模型搭建知识图谱：从零到落地的完整实战指南
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本文系统解析了大模型构建知识图谱的完整技术路径，涵盖传统困境、核心环节、实施步骤、GraphRAG融合应用及工程挑战。文章指出，大模型通过提示工程和参数高效微调，将图谱构建从人工标注转向智能抽取，并结合图数据库与AI Agent释放知识价值，为企业落地提供了选型参考。AI大模型2026/8/5
适合想系统了解知识图谱的读者，快速掌握核心概念和关键步骤
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本文从零开始讲解知识图谱，涵盖定义、逻辑与技术架构、构建流程（信息抽取、知识融合、知识加工）及更新方式。适合想系统了解知识图谱的读者，快速掌握核心概念和关键步骤。AI大模型2026/8/5
Next.js部署全指南：Vercel、自托管与Docker方案对比
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本文详细介绍 Next.js 应用的部署方式，包括使用 Vercel 托管和自托管方案（Node.js 服务器、Docker 容器、静态导出）。生产构建通过 next build 生成优化版本，自托管时所有功能均受支持。同时涵盖图片优化和中间件在自托管环境下的注意事项。AI大模型2026/8/5
大模型学习路线：从零入门大模型应用开发
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这是一份程序员从零学习大模型应用开发的完整路线图，覆盖从入门到Prompt、RAG、Agent、微调、部署到Transformer原理的全链路内容，并配套大厂面经。专栏按照“会用”到“懂原理”的思路组织，适合后端、C++、Go等开发者转大模型方向时参考。AI大模型2026/8/5
语义搜索不是关键词搜索的替代品，而是通过理解查询意图提升召回的补充手段
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语义搜索不是关键词搜索的替代品，而是通过理解查询意图提升召回的补充手段。本文从原理、模型选型到混合检索实现给出完整指南，并强调用标注数据评测纯词法、纯语义与混合基线，避免被平均分掩盖失败。构建时需注意授权过滤与新鲜度，先保证可靠再追求精度。AI大模型2026/8/5
知识图谱入门（八）：语义搜索
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本文是知识图谱入门系列第八篇，深入讲解语义搜索的核心概念与实现技术。文章首先区分了语义搜索与传统关键词搜索的差异，介绍了语义数据搜索的三大挑战及最佳实践（基于IR、基于DB和原生存储），随后详细分析了索引、排序、结构分区和多数据源搜索等技术方案，最后介绍了结合文本、结构与语义数据的混合语义搜索系统。适合对知识图谱和智能搜索感兴趣的开发者阅读。AI大模型2026/8/5
XML Schema(XSD)核心组件与元素声明详解
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XML Schema（XSD）是W3C制定的标准，用于定义XML文档的结构和数据类型。文章介绍了XSD的起源、与DTD的对比、历史发展以及核心组件，包括元素声明、属性声明和类型定义。它帮助开发者验证XML文档的合法性，确保数据交换的一致性。AI大模型2026/8/5
与传统的关键词排名相比，GEO更聚焦于AI生成答案中的内容质量与引用逻辑
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GEO是针对DeepSeek、豆包、Kimi等生成式AI平台的优化策略，通过内容纠错、抓取引用和占据C位提升品牌在AI回答中的可见性与权威性，助力品牌在对话式搜索场景中抢占流量入口。与传统的关键词排名相比，GEO更聚焦于AI生成答案中的内容质量与引用逻辑。AI大模型2026/8/5