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
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 464 篇
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
如何用本地硬件72小时生成1065条高质量LLM微调指令数据集？（附多智能体方案）
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This article details a multi-agent autonomous system that generates high-quality instruction datasets for fine-tuning local LLMs, achieving 1,065 professional pairs in 72 hours with zero API costs using a three-agent workflow (Curator, Producer, Critic) and local hardware.
原文翻译：
本文详细介绍了一个多智能体自主系统，用于生成本地大语言模型微调所需的高质量指令数据集。通过三智能体工作流（策划者、生产者、批评者）和本地硬件，在72小时内生成了1,065个专业指令对，且无需API成本。AI大模型2026/4/15
ATLAS自适应学习推测系统如何实现4倍大语言模型推理加速？
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Together AI推出ATLAS自适应学习推测系统，在运行时动态优化大语言模型推理性能，无需手动调参即可实现最高4倍解码加速。AI大模型2026/4/14
RAG技术如何优化大模型性能？2026年最新演进框架与评估方法详解
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This article provides a comprehensive overview of Retrieval-Augmented Generation (RAG), detailing its evolution from Naive to Advanced and Modular RAG frameworks, key challenges, optimization techniques, and evaluation methods, based on the 2023 survey paper.
原文翻译：
本文基于2023年的综述论文，全面概述了检索增强生成（RAG）技术，详细介绍了其从Naive到Advanced再到Modular RAG框架的演进、关键挑战、优化技术以及评估方法。AI大模型2026/4/14
NetusAI文章生成器如何帮助快速创建SEO优化内容？（附核心功能介绍）
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NetusAI文章生成器可在数秒内创建SEO优化内容，支持自定义大纲、关键词集成、多语言生成及内置编辑工具，助力高效产出优质文章。AI大模型2026/4/13