大模型工程

一家电商初创公司的工程团队正面临一个典型的技术选型难题。他们的推荐系统需要实现语义搜索，以匹配用户查询与海量商品描述。团队的核心争议在于：是选择 Qdrant 或 Pinecone 这类专用向量数据库，还是采用 pgvector 扩展，将所有数据保留在 PostgreSQL 中？ 这并非个例。随着 AI 驱动的搜索与 RAG（检索增强生成）系统在各行业普及，…

深夜，当办公室的灯光一盏盏熄灭，总有一块屏幕还在固执地亮着。 一位数据科学家靠在椅背上，目光紧盯着那条几乎停滞的进度条。数据集不大，机器也不差，问题在于 Python 正在忠实地、一个接一个地执行任务。 许多开发者都经历过这样的时刻。此时，“并行处理”的念头极具诱惑力——直到你真正尝试使用 Python 自带的 multiprocessing 模块，才发现它…

从Jupyter到Web应用：用Python、FastAPI与LangChain构建可部署的AI工具（第1/2部分） 为何需要将AI脚本转化为Web应用 在Jupyter Notebook中成功验证一个AI模型（如问答或文本摘要）后，其价值往往受限于本地环境。团队无法协作，用户无法访问，模型的价值难以释放。 核心在于：AI的价值不仅在于模型本身，更在于其可访…

如果你一直在关注《Master LLMs》系列，那么你已经走过了从建立直觉到理解机制，再到学习关键原则的旅程。现在，我们将转向动手实践，聚焦于构建AI应用时，如何与大型语言模型（LLM）进行高效沟通的核心技艺。 许多人在使用LLM时并未意识到一个关键点： 模型非常聪明，但也非常“按字面理解”。 与LLM的沟通，并非像与人交谈那样简单。它既比想象中更直接，也比…

注：本文为技术内容，诸如 RAG、Agentic、Vector Database、SQL、Embedding、Cross-Encoder、LLM 等专业术语均保留英文原文，以保证准确性与可检索性。 🤔 问题：为何多数 AI 助手显得“笨拙” 设想你向一位财务分析师提问：“我们公司表现如何？” 一位初级分析师可能会匆忙给出几个数字。而一位资深专家则会先停下来，…

构建高效的智能体（Agentic）系统，离不开扎实的软件工程实践。其核心在于设计能够协调运作、并行执行，并能与外部系统高效交互的组件。例如，推测执行（Speculative Execution） 通过预先处理可预测的请求来降低延迟；冗余执行（Redundant Execution） 则通过同时运行同一智能体的多个副本来避免单点故障，提升系统韧性。除此之外，还…

类比 我们都熟悉《Kaun Banega Crorepati（KBC）》节目中的“Phone a Friend（打电话求助）”环节。这是印度版的《Who Wants to Be a Millionaire?》。 现在，想象一下如果 KBC 节目诞生于“电话尚未发明”的时代。 在没有电话的世界里：如果节目想让选手“打电话”求助朋友，就必须为每一位求助的朋友进行…

AI Agent 是由一系列大语言模型（LLM）调用构成的程序。它们接收用户任务，并通过调用“工具”来高效解决问题。工具本质上是 Agent 可以调用的函数。然而，构建一个高效的 Agent 远不止于简单地将一组函数塞入其上下文。关键在于如何精心定义工具，以及如何向 Agent 清晰地传达这些工具的信息。 本文旨在阐述为 AI Agent 构建工具时应关注的…

📌 简短结论：强得离谱，但并非全能 综合各类基准测试与我的实际体验，可以得出结论：Gemini 3 是目前我测试过最接近“真实智能”的模型。特别是在硬核编程任务上，其表现超越了包括 GPT-5 Pro 和 Gemini 2.5 Deep Think 在内的所有竞品。 ✅ 当前处于 SOTA（最优）水平的领域： 调试复杂的编译器 Bug 无逻辑错误地重构大型代…

用 Agentic 框架构建 AI 工作流 随着 GPT-5、Gemini 2.5 Pro 等强大 AI 模型的涌现，旨在高效利用这些模型的 Agentic 框架也日益增多。这类框架通过抽象化诸多复杂环节，极大地简化了与 AI 模型的协作，例如处理工具调用、管理智能体状态以及集成人工反馈循环。 本文将深入探讨其中一个可用的 Agentic AI 框架：Lan…