“在我電腦上明明是好的！”：我們?nèi)绾?天平遷祖?zhèn)黜椖?，告別混亂環(huán)境 我剛接手一個祖?zhèn)黜椖繒r，團隊士氣正處在最低谷。新人入職第一周基本都在折騰開發(fā)環(huán)境，而不是寫代碼，最常聽到的一句話就是：“在我電腦上明明是…

簡介 文章介紹了一個基于LangGraph 1.0和MCP協(xié)議的企業(yè)級數(shù)據(jù)中心設(shè)備監(jiān)控智能體系統(tǒng)實現(xiàn)。系統(tǒng)通過LangGraph進行工作流編排，使用MCP作為工具協(xié)議，支持多種LLM模型，實現(xiàn)了設(shè)備狀態(tài)查詢、故障診斷、預警檢查和歷史數(shù)據(jù)分析等功能。文章詳細解…

Langflow RAG 架構(gòu)深度解析與實踐 在企業(yè)知識庫、智能客服和內(nèi)部助手等場景中，檢索增強生成（RAG）已成為解決大模型“幻覺”問題的主流方案。然而，傳統(tǒng)基于 Python 腳本的實現(xiàn)方式往往面臨開發(fā)周期長、調(diào)試困難、團隊協(xié)作門檻高等…

NVIDIA TensorRT-LLM大語言模型推理優(yōu)化：基于TensorRT鏡像的極致性能實踐 在生成式 AI 爆發(fā)的今天，企業(yè)部署大語言模型（LLM）早已不再局限于“能不能跑通”，而是聚焦于“能否高效、低成本地服務成千上萬用戶”。一個典型…

利用清華源加速TensorRT相關(guān)依賴的npm安裝過程 在構(gòu)建高性能AI推理系統(tǒng)時，開發(fā)者往往將注意力集中在模型優(yōu)化、吞吐量提升和延遲控制上。然而，在真實開發(fā)環(huán)境中，一個常被忽視卻極具破壞性的問題悄然浮現(xiàn)：依賴包下載緩慢甚至失敗?！?

用Dify構(gòu)建文生視頻工作流：從提示到成片 在內(nèi)容創(chuàng)作的戰(zhàn)場上，效率就是生命。當短視頻平臺每秒吞吐數(shù)萬條新內(nèi)容時，手動拍攝、剪輯、配樂的傳統(tǒng)流程早已跟不上節(jié)奏。越來越多團隊開始探索“AI原生內(nèi)容生產(chǎn)”——只需一句話，自動產(chǎn)…

簡介 本文是AI大模型Agent面試題第十二輯，精選15道關(guān)于Agent個性化與定制的高頻面試題，涵蓋個性化策略、用戶畫像、偏好學習、自適應調(diào)整、多租戶設(shè)計、權(quán)限管理、定制化開發(fā)、配置管理、主題切換、語言支持、文化適配、評估優(yōu)化及未來趨勢等核心知識點…

構(gòu)建本地化私有知識庫：Langchain-Chatchat Ollama 完整部署實踐 在企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的浪潮中，如何讓內(nèi)部沉淀的技術(shù)文檔、產(chǎn)品手冊和運營資料真正“活起來”，成為一線員工隨手可查的智能助手？一個常見痛點是：通用大模型…