一、本體建模到底在干什么？ 本體建模的核心，是回答三類問題：領(lǐng)域中有哪些東西？它們之間有什么關(guān)系？在什么條件下會發(fā)生什么變化？ 如果一個模型只回答了前兩個問題，它更像“結(jié)構(gòu)化詞典”&#xf…

AI 智能體（Agents）已經(jīng)將大型語言模型（LLMs）的能力提升了一個臺階，而深度智能體（Deep Agents）又承諾，它不僅僅可以回答你的問題，而且還能夠預(yù)先思考、分解任務(wù)、創(chuàng)建自己…

“ 文檔處理在不同的業(yè)務(wù)場景中需要選擇不同的處理方式，而不送一概而論?！?關(guān)于RAG的知識庫構(gòu)建或者說文檔處理，很多會受限于各種條條框框，比如說應(yīng)該這樣處理你的文檔，應(yīng)該那樣建立你的知識庫；但事實上知識庫的建立沒…

下面是一個科普式總結(jié)，適合不了解這塊的同學(xué)！ 下面按照“底層執(zhí)行引擎 → 任務(wù)編排 → 多 Agent 協(xié)作 → 應(yīng)用級框架 → SaaS Agent 平臺”五層給你分層總結(jié)，覆蓋大公司、初創(chuàng)公司、開源社區(qū)。 業(yè)界主流 Agent Infra 全景圖 Layer 5: SaaS Ag…

一、引言 在AI智能體系統(tǒng)日益復(fù)雜的今天，如何構(gòu)建一個高效、可擴(kuò)展、模塊化的企業(yè)級智能體系統(tǒng)成為技術(shù)團(tuán)隊的核心挑戰(zhàn)。本文將深入解析一個基于**LangGraph 1.0**和 **Model Context Protocol (MCP)**的數(shù)據(jù)中心設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)，通過詳細(xì)的架構(gòu)分析和關(guān)鍵代…

一、RAG 2.0：九種高級 Chunking 策略詳解與實例 文本分塊（Text Chunking）是基于檢索增強(qiáng)生成（RAG）的大語言模型（LLM）應(yīng)用中的關(guān)鍵預(yù)處理步驟。雖然固定長度、遞歸、語義、文檔級和智能體分塊等基…

“ Langgraph的核心功能點在Nodes節(jié)點和Edges邊，Nodes負(fù)責(zé)執(zhí)行任務(wù)，Edges負(fù)責(zé)任務(wù)流程。” 在使用Langgraph開發(fā)框架的過程中發(fā)現(xiàn)一個問題，其官方文檔給的案例都是比較簡單的案例，雖然能讓我們弄明白其運作機(jī)制，但無法…

引言： 這是滬深 300 股票爬蟲系列的上篇，核心目標(biāo)是幫零基礎(chǔ)小白快速上手 —— 用 Python 爬取滬深 300 成分股的當(dāng)天實時數(shù)據(jù)（包括最新價、漲跌幅、成交量等 16 個關(guān)鍵指標(biāo)），最終導(dǎo)出為 Excel 文件，直接可…