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AI智能体：工作原理、核心框架、推理模式与实战应用深度解析
关键点 AI智能体由规划器、记忆、工具库等核心组件协同工作，通过“感知-思考-行动”循环或事件驱动模式实现自主决策。 LangChain、AutoGen和LlamaIndex是主流开发框架，分别侧重于模块化组合、多智能体对话和知识增强生成。 推理模式从“逐步思考”的思维链（CoT）发展到结合工具的ReAct，再到多路径探索的思维树（ToT），不断提升复杂问题解决能力。 多工具协作设计是Agent效…...- 0
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我的第一个AI应用：零基础打造智能聊天机器人
关键点 Dify平台让创建AI应用变得前所未有的简单，即使是零基础的开发者也能轻松上手。 掌握“提示词工程”是打造聪明AI的核心，它是你与AI沟通的“魔法咒语”。 参数配置如同AI的“方向盘”，微调它们能让AI的行为和输出更符合预期。 通过反复测试和调试，我们可以不断优化AI应用的表现，使其趋于完美。 Dify提供无缝的发布功能，让你的智能聊天机器人能够迅速上线并服务用户。 概述 你是否曾幻想过拥…...- 0
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揭秘AI工具链与代理：从LangChain到Semantic Kernel的全景解析
关键点 工具是AI与现实世界的桥梁：在LangChain、LlamaIndex和Semantic Kernel等主流AI框架中，“工具”扮演着至关重要的角色，它使大型语言模型（LLM）能够超越其训练数据，与外部世界互动，执行特定动作并获取实时信息。 主流框架各有千秋：LangChain提供@tool装饰器和Tool类，LlamaIndex侧重FunctionTool和QueryEngineTool…...- 0
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Dify 应用类型深度解析｜聊天助手·文本生成·Agent·工作流全指南
Dify 应用类型深度解析：AI 应用构建的无限可能 核心要点 四大核心应用类型：Dify 平台提供聊天助手、文本生成、Agent（智能体）和工作流四种主要应用类型，各自服务于不同的AI应用场景。 聊天助手与上下文记忆：聊天助手擅长多轮对话，通过系统提示词、开场白和强大的上下文记忆功能，实现连贯自然的交互体验。 文本生成与变量驱动：文本生成应用通过灵活的变量设置，实现前端表单与后端提示词的无缝联动…...- 0
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全面掌握提示词工程：结构化沟通、RAG检索与多模态优化技巧
关键点 结构化沟通是关键：通过CRISPE和RTF等框架，我们可以像与同事协作一样，清晰地为大模型设定角色、任务和输出格式，大幅提升AI响应的质量和相关性。 上下文管理至关重要：理解并有效管理大模型的“记忆窗口”（上下文窗口），利用摘要、关键词提取和滑动窗口等技巧，能让AI在面对长对话时依然保持清晰的“思路”。 检索增强生成（RAG）拓展AI知识边界：RAG技术让AI能像一个高效的研究员，在回答问…...- 0
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Dify 从入门到精通：探索开源LLM应用开发与LLMOps平台
核心要点 一体化平台赋能: Dify 是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发与运营平台，巧妙融合了 LLMOps 和后端即服务（BaaS）理念，极大简化了生成式 AI 应用的构建与管理。 模块化架构设计: 其分层架构包含 API 服务、Worker 异步处理和直观的 Web 前端，确保了平台的高效、可扩展与易用性，为开发者提供了坚实的技术基石。 多类型应用支持: Dify 支持开发聊天助手、Ag…...- 0
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大模型时代知识库构建与管理指南｜RAG 系统核心解析
知识库：大模型时代的“智慧锦囊”——构建、管理与进阶指南 关键点 知识库是RAG系统的核心基石：它为大型语言模型（LLM）提供外部、实时且领域特定的知识，使其能够进行“开卷考试”，显著提升生成回答的准确性、可靠性和时效性，有效减少“幻觉”现象。 文档预处理是知识入库的“炼金术”：将PDF、DOCX、HTML等多种格式的原始文档，通过自动化提取、精细文本清洗（去除无关内容、格式规范化）和OCR识别（…...- 0
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Dify 平台提示词工程与优化指南：设计、变量与上下文管理全解析
关键点 结构化提示词设计： Dify平台通过清晰指令、角色扮演和提供示例，帮助用户构建高效、高质量的提示词，确保AI输出精准。 变量与动态填充： Dify支持变量名语法，允许将用户输入或外部数据动态注入提示词，实现高度个性化和灵活的AI交互。 可视化工作流编排： 通过直观的界面，Dify使用户能够轻松创建、保存和复用提示词模板，尤其是通过工作流实现复杂AI应用的模块化。 智能上下文管理： …...- 0
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