文章系統(tǒng)介紹了Agentic RAG技術(shù)，它是RAG的增強(qiáng)版，通過整合AI智能體實(shí)現(xiàn)更智能的檢索增強(qiáng)生成。文章詳細(xì)解釋了Agentic RAG的概念、架構(gòu)、工作流程和優(yōu)勢(shì)，包括多輪查詢、多源數(shù)據(jù)融合、多工具調(diào)用和智能決策能力。通過LazyLLM框架的代碼示例&a…

Dify 本地部署實(shí)戰(zhàn)：從源碼到容器的完整搭建路徑 在 AI 應(yīng)用開發(fā)日益普及的今天，如何快速構(gòu)建一個(gè)穩(wěn)定、可擴(kuò)展且支持復(fù)雜邏輯的 LLM 工具平臺(tái)，成為開發(fā)者面臨的核心挑戰(zhàn)。Dify 正是為此而生——它不僅提供可視化編排界面，還深度整…

“在我電腦上明明是好的！”：我們?nèi)绾?天平遷祖?zhèn)黜?xiàng)目，告別混亂環(huán)境 我剛接手一個(gè)祖?zhèn)黜?xiàng)目時(shí)，團(tuán)隊(duì)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(jiǎn)介 文章介紹了一個(gè)基于LangGraph 1.0和MCP協(xié)議的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中心設(shè)備監(jiān)控智能體系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)通過LangGraph進(jìn)行工作流編排，使用MCP作為工具協(xié)議，支持多種LLM模型，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備狀態(tài)查詢、故障診斷、預(yù)警檢查和歷史數(shù)據(jù)分析等功能。文章詳細(xì)解…

Langflow RAG 架構(gòu)深度解析與實(shí)踐 在企業(yè)知識(shí)庫、智能客服和內(nèi)部助手等場(chǎng)景中，檢索增強(qiáng)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(shí)現(xiàn)方式往往面臨開發(fā)周期長、調(diào)試?yán)щy、團(tuán)隊(duì)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(shí)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(wù)成千上萬用戶”。一個(gè)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(shí)，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(shí)開發(fā)環(huán)境中，一個(gè)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(chǎng)上，效率就是生命。當(dāng)短視頻平臺(tái)每秒吞吐數(shù)萬條新內(nèi)容時(shí)，手動(dòng)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(tuán)隊(duì)開始探索“AI原生內(nèi)容生產(chǎn)”——只需一句話，自動(dòng)產(chǎn)…