互聯(lián)網(wǎng)大廠Java面試：從Spring Boot到微服務的技術(shù)深度探討 面試場景： 在某互聯(lián)網(wǎng)大廠的明亮會議室里，面試官嚴肅地盯著眼前的候選人小白程序員超好吃。今天的面試涉及多個場景，特別是在電商和共享經(jīng)濟領(lǐng)域的應用。 第一輪提問&…

文章系統(tǒng)介紹了Agentic RAG技術(shù)，它是RAG的增強版，通過整合AI智能體實現(xiàn)更智能的檢索增強生成。文章詳細解釋了Agentic RAG的概念、架構(gòu)、工作流程和優(yōu)勢，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 本地部署實戰(zhàn)：從源碼到容器的完整搭建路徑 在 AI 應用開發(fā)日益普及的今天，如何快速構(gòu)建一個穩(wěn)定、可擴展且支持復雜邏輯的 LLM 工具平臺，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)黜椖浚鎰e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。…