LLM

随着大型语言模型进入生产阶段，Prompt工程已从"写个好提示词"演变为一套完整的工程体系。本文深入介绍结构化Prompt设计、思维链优化、...

Prompt Engineering（提示词工程）是 2024-2026 年 AI 应用开发中最关键的技能之一。本文系统梳理从基础到进阶的提示词设计方法论，涵盖...

RAG（检索增强生成）技术正成为企业级 AI 应用的核心架构。本文深入讲解 RAG 从向量化存储、语义检索到 LLM 生成的完整工程实践，涵盖文档切片策略、Em...

AI Agent 正在从概念走向大规模生产落地，但大多数教程只讲原理，鲜少涉及实际工程挑战。本文深度拆解 AI Agent 工作流的核心架构，包括 ReAct ...

大语言模型在推理能力上不断突破，本文深入解析 Chain-of-Thought（思维链）、Tree of Thoughts 等主流推理增强技术，并结合 Open...

大语言模型（LLM）在生产环境中的推理性能直接影响用户体验与运营成本。本文深入探讨 LLM 推理加速的核心技术——KV Cache 优化、推测解码、量化压缩与批...

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Transformer架构自2017年提出以来已成为AI领域的核心基础，本文深入剖析其自注意力机制原理，从位置编码到多头注意力，再到工程层面的KV Cache优...

LangGraph 实战：构建一个信息收集与总结 Agent，借助图结构组织多步骤 AI 工作流，实现状态管理、条件循环和并行执行。本文从核心概念入手，配合完整...