LLM

将非结构化会议记录转化为可查询的知识图谱，并支持增量更新——无需每次进行全量重处理。 会议记录是组织智能的金矿，其中记录了决策、行动项、参与者信息以及人与任务之间的关系。然而，多数组织仍将其视为静态文档，仅能进行基础的全文检索。 试想一下，能够像查询数据库一样查询你的会议记录： “谁参加过主题为‘预算规划’的会议？” “Sarah 在所有会议中被分配了哪些任…

2025年，AI 编程助手真正成为了改变游戏规则的工具 不少开发者已经拥抱了AI编程工具，比如大家熟知的Claude Code、Codex CLI、Cursor、Gemini CLI等等。但要真正高效驾驭它们，还需要技巧和结构化的方法。 谷歌工程负责人分享AI编程工作流 谷歌工程负责人、Chrome DevTools 和 JS Patterns 的设计者 A…

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，…

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…

基于模拟 FAQ 文档构建的知识图谱 本文将介绍一个基于知识图谱（使用上一篇文章介绍的方法构建）和大型语言模型（LLM，此处使用 Gemma3-4b-it-qat）的简易问答系统。选择 Gemma3-4b 是因为其模型尺寸适中，可在普通笔记本电脑上运行，且具备出色的指令遵循能力。 我们将以一个虚构智能手机产品的 FAQ 文本为例，复用上一篇文章的代码为其构建…