大模型工程

构建多模态 RAG 系统的终极指南 三个月前，我们新开发的 AI 应用在诸多看似简单的问题上频频“翻车”。问题根源并非 AI 不够智能或数据不足，而是因为答案蕴含在一张图片里，而当时的系统仅能处理文本。 这一时刻迫使我直面一个在构建 RAG 系统时长期回避的核心问题：我们花费数年时间教 AI “阅读”文字，却忽略了人类同样通过图像、表格、公式和流程图来“表达…

构建一个自我演进的知识图谱，它不仅能存储数据，更能理解、校验并持续演化。 gemini 在初次构建 GraphRAG 系统时，我遵循了多数教程的路径：将文档输入大语言模型（LLM），抽取实体，将生成的 JSON 导入 Neo4j，然后宣告完成。在演示环境中，一切运行完美。直到我将它应用于真实的医疗记录。 问题随之暴露。LLM 在一份报告中抽取了“John D…

构建一个可用于生产的、工具增强型 LLM Agent，使其具备 Token 流式输出、代码执行、搜索能力，并利用 FastAPI 实现高性能 API 服务。 ChatGPT 的出现带来了震撼的体验，但开发者很快开始思考：如何超越“聊天”本身？我们能否构建一个能够实时推理、联网搜索、执行代码、查询数据，并像人类打字一样流式响应的智能体？ 答案是肯定的。通过结合…

我们正从“与 AI 聊天”的时代迈向“用 AI 构建”的时代。 科技领域每隔几年就会经历一次范式转移，但当前人工智能领域的变革，其深度与广度远超过去十年间的任何一次。 一个清晰的现实是：到了 2025 年，掌握 AI 技能与不掌握 AI 技能的人，其能力差距将以指数级速度扩大。 这并非危言耸听，而是正在发生的趋势。从“与 AI 对话”到“用 AI 构建”，是…

那层几乎无人提及、却决定你AI应用成败的排序层。 Google、Netflix、具备联网搜索功能的ChatGPT，它们有何共通之处？都依赖一个排序算法来决定你首先看到什么。它不决定“有什么”，而是决定你“看见什么”。 当我们的团队调试RAG流水线，探究为何它对某些查询返回一堆无关内容时，“排序学习”问题一次次浮现。算法本身不难找到，但几乎没有人在构建AI应用…

人们常把“Agentic AI”描绘成只有大型实验室才能驾驭的高深技术。事实并非如此。 你完全可以在几天内，构建出真正能放进作品集的智能体项目。这些项目能解决实际问题，从而在求职时为你加分，而不是只会运行花哨提示词的玩具。 这里有五个你马上就可以动手实践的项目，即使你只有一台在卧室里、电量只剩一半的笔记本电脑。 我们将通过简单的示例逐一讲解，让你看清各个组件…

构建仪表盘是数据驱动应用开发中的常见需求，无论是用于系统监控、业务分析还是成果展示。然而，选择合适的工具至关重要——一些工具性能不佳，一些将简单的可视化复杂化，另一些则因模板僵化而限制了灵活性。 幸运的是，Python 生态提供了多样化的选择，无论你倾向于通过代码实现精细控制，还是希望通过低代码方式快速搭建，都能找到合适的方案。 1. Dash Dash 是…

大多数开发者都曾在不同项目中重复进行环境搭建、调试或数据清洗等任务。选择合适的库可以将这些日常重复性工作自动化，从而节省大量时间和精力。 以下介绍的库能在一周内为你悄然节省数小时。它们简化日志记录、自动处理数据、构建更清晰的命令行界面，并让你的整个工作流程更加顺畅。 1. Pygwalker 📊 数据探索并非一定要编写大量可视化代码。Pygwalker 能将…

几乎每位开发者都经历过因缺少数据而测试受阻的时刻。无论是测试一个API、一个表单还是一个数据看板，如果没有足够真实的数据输入，测试结果往往缺乏参考价值。手动编造假邮箱、手机号或地址，对付几行数据尚可，一旦需要成百上千条记录，就会变成一项耗时且枯燥的苦差事。 为了进行有效的测试，我们需要结构化且逼真的应用数据。无论是验证分页逻辑的稳健性，还是观察API在面对混…

小工具，大作用。 Python 工具带：12 个能解决大问题的小型库 发现一打容易被忽视的 Python 库，它们安静地让开发更顺滑、更高效、更聪明——一次优雅的 import 就够。 如果你是有经验的 Python 开发者，你的工具箱里可能已经装满了 requests、pandas、flask 和 numpy 这样的“大腕”。但在这些明星库之下，还隐藏着一…