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GPT-5.6 和 Claude Sonnet 4.5 几乎在同一时间段把 Programmatic Tool Calling(PTC,程序化工具调用) 推到了...
如果说 OpenAI 的 API 演进主线是「从 Chat Completions 走向 Responses 运行时」,那么 Anthropic 的路径则有所不...
2026 年上半年,OpenAI API 的更新密度明显加快。几乎每个月都有新模型发布,几乎每两周就有接口层面的能力增补。如果只看单条 Changelog,很容...
这一轮企业 AI 热潮里,很多公司的第一步都很相似:接入一个大模型,上线一个聊天入口,做一个知识问答助手,或者给员工配一个“智能副驾”。
单体 Agent 的多轮对话很简单——所有消息都在一个 messages[] 列表里,LLM 天然能理解上下文。但当架构变成这样时:
Steinberger 是 OpenClaw 的创始人——那个在 2025 年底横空出世、一度成为 GitHub 历史上最高星标新仓库的开源 AI Agent ...
你可能已经在用 Claude Code、Cursor、Copilot 这类 AI 编码工具。你抛出一个需求,AI 能从你的项目中找到相关代码、理解模块关系、生成...
举个例子:你做了一个"财报分析助手",用户上传一份 50 页的年报(大约 10 万 Token),然后问了三个问题:
每一次对话,本质上都是一次「知识积累」。AI 帮我理清了思路、解决了问题、给出了最佳实践。
过去两年,RAG(Retrieval-Augmented Generation)几乎成了 LLM 应用的"标配"。无论是企业知识库、智能客服还是个人笔记系统,大...
如果你用过 AI 编程助手(Claude、Cursor、Copilot)生成前端页面,大概率经历过这种对话:
如果你用过 Claude、ChatGPT 或各类 AI Agent,一定有过这样的体验:
在 RAG 系统中,有一个被大多数人忽略的关键环节——「查询预处理(Query Preprocessing)」。
RAG(Retrieval-Augmented Generation)的核心流程是:「先搜,再答」。
在 RAG 场景里:文本 → Embedding 模型 → 变成一串浮点数(向量)→ 存进去。用户提问时,问题也变成向量,然后找语义最接近的文本片段。
拿到源码之后通读了一遍,大概1,900个文件、512K+行TypeScript代码。看完之后就有了一个想法:能不能用Go把它重写一遍?不是写个Demo玩玩,而是...
🔥 「伊朗拒绝了特朗普的15点停火方案」,还反手提出了5项条件,包括要求霍尔木兹海峡主权。特朗普随后在内阁会议上说"伊朗迫切想达成协议",但伊朗方面否认存在任何...
「MCP(Model Context Protocol)」 是 Anthropic 于 2024 年 11 月发布的一个开放协议,旨在标准化 AI 模型与外部工...
「eino」(发音类似 "I know")是 CloudWeGo 团队开源的 Go 语言 LLM 应用开发框架,基于 Apache 2.0 许可证。框架设计参考...
Dify 作为一款开源的 LLM 应用开发平台,其插件系统是扩展平台能力的核心机制。很多开发者在阅读源码时会产生疑问:
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