在当今科技界，人工智能无疑是最炙手可热的话题。然而，这个领域充斥着专业术语，使得理解每次技术革新的具体内容变得颇具挑战性。

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为推动各行各业技术革新的关键力量。本文将深入探讨AI大模型的核心技术栈的构建，以及不同技术组件的关键作用。

随着人工智能技术的不断发展，各类智能应用正在迅速普及，成为推动各行业数字化转型的重要力量。本文将通过大模型五层技术架构，详细解析智能应用的技术架构，帮助读者更好地理解和应用这些技术

近年来，人工智能技术不断发展，智能体Agent在各种应用场景中发挥着越来越重要的作用。这篇文章将详细解析智能体Agent的记忆与决策框架，探讨其多模态感知、记忆、规划决策等各个环节的实现与应

生成式AI中常说的token是什么？嵌入（Embeddings）是什么意思？为什么现在的AI具有生成能力？AI是怎么和你进行对话的？为什么都说提示词很重要？为什么同一段提示词，同一个AI模型/工具，多问几

在塑造新领域的过程中，我们往往依赖于一些经过实践验证的策略、方法和模式。这种观念对于软件工程领域的专业人士来说，已经司空见惯，设计模式已成为程序员们的重要技能。然而，当我们转向大模

大型语言模型（LLMs）展现了显著的能力，但面临诸如幻觉、过时知识以及不透明、无法追踪的推理过程等挑战。检索增强生成（RAG）通过整合外部数据库的知识，已成为一个有前途的解决方案。

RAG模型的核心思想是通过检索和生成的有机结合，弥补生成模型（如GPT-3、BERT等）在处理知识密集型任务时的不足。传统的生成模型在面对复杂问题时，常常因缺乏足够的知识而生成出错误或无关的回

对于软件企业而言，在已有的软件上增加AI功能，并带来新产值，已经被Notion、多邻国等产品所验证。除此之外，在企业生产场景中，集成LLM的能力，并为企业组织赋能，也成为人们关注AI落地的一个

数字化是巨变时代的分水岭，已成为企业、城市、国家之间竞争急剧分化的催化剂。制造业是数实融合最主要的产业部门，其融合的方式、广度和深度，能够直接影响甚至决定制造业的先进水平和全球竞争

AI技术和大语言模型的飞速进步，使得AI智能体这一人工智能技术的重要载体，得以凭借大数据、算法和计算能力的提升，实现对现实世界的感知、理解、决策和执行能力。随着研究的不断深入，AI智能体

2023年算得上是AI爆发的元年，自ChatGPT问世之后，国内外各种人工智能大模型都迅速出击，只为赶上这趟高铁。各式各样的人工智能应用软件层出不穷，多种AI应用创新场景被不断挖掘出来，例如文本