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A collection of 256 posts

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5个适合忙碌人士的AI项目

本文分享了跨越三个复杂程度的5个AI项目。我希望其中一个项目能够帮助那些因构建AI而停滞不前的人打破僵局。

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Agentic RAG快速指南

Agentic RAG系统为LLM配备了自主权：决定何时检索信息、检索什么内容、如何整合结果，甚至何时请求澄清的能力。

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LLM原生应用开发指南

在过去两年中，我帮助组织利用LLMs构建创新应用。通过这些经验，我开发了一套经过实战检验的方法来创建创新解决方案，并在本文中分享。

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AI辅助的软件开发 (3)

本文介绍如何利用AI完善与维护 — 测试、优化和版本控制。

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AI辅助的软件开发 (2)

第二部分介绍如何使用AI构建 — 代码生成、数据库设计和文档。

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AI辅助的软件开发 (1)

这个是系列文章的第一篇，重点关注如何利用AI奠定软件的成功基础：项目规划、设计和架构。

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AI时代，我们应该如何开发软件？

当我告诉同事我喜欢使用AI进行代码生成但仍喜欢有人类参与时，我经常听到一些讽刺的评论，大意是“哈哈！我就知道这种AI的东西太好了，不可能是真的！”

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Andrej Karpathy：LLM使用指南

AI科学家Andrej Karpathy更多地讨论了LLM的实际应用，而没有深入技术细节。最适合非数据科学家。

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基于AI 代理的PDF文档总结

本文的目的是使用 AI 代理，以尽可能低的成本总结任何 PDF 文档。

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基于MCP的Gmail代理实现

熟悉MCP服务器的最佳方式是启动自己的Gmail代理来管理你的收件箱。

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AI代理长期记忆的SQLite实现

LTM-AI-Agent利用SQLite进行持久数据存储，并使用Pydantic AI进行结构化的对话处理。这种组合使系统能够存储用户互动、检索相关历史数据，并生成上下文适当的响应。

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结构化工具调用的两个实现

AI 模型在与人类交互时通常使用自然语言进行交流。但如果它们需要与需要结构化格式的外部系统交互怎么办？

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5个领先企业的AI代理应用案例

在本文中，让我们深入探讨五个实际案例，展示公司如何将AI代理整合到其运营中，改变行业并重新定义效率。

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用Langchain生成合成数据

我们将使用LangChain——一个简化与大型语言模型工作的库来创建合成医疗账单记录。

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RLHF+DPO微调大型语言模型

本文首先回顾RLHF和DPO方法背后的关键思想，然后分享一个带有Python代码的具体示例。

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用DeepSeek与网页聊天

本教程将向你展示如何使用Python和DeepSeek构建一个简单的聊天机器人，它可以读取任何网页并回答关于该网页的问题。

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AI代理与现有软件融合的3种方法

AI代理面临着一个重要的挑战，即无缝地融入我们现有的数字生态系统，在这个系统中，它们的有效性取决于通过工具连接到天气预报、交通更新和其他服务等现实世界应用的能力。

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LLM驱动的智能金融分析师

虽然一个主流LLM被构建为访问网络很酷，但它不如设置自己的定制助手有用。一个专门构建的助手可以让你快速访问所需的精确数据，并允许你执行复杂的分析。

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AI推理框架对比：ReAct/CoT/ToT

通过使用推理框架，AI变得更加像一个能够处理复杂任务的助手，而不仅仅是一台静态的机器。在本文中，我们将探讨三个关键框架：ReAct（推理与行动）、链式思维（CoT） 和 树形思维（ToT）。

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12个经典的AI代理设计模式

代理可以定义为能够推理、计划并与环境互动的大规模语言模型。就像在软件工程中一样，AI代理也出现了设计模式，使开发经过验证且可靠的架构成为可能。

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工具复杂性对AI代理的影响

本文将注意力转向选择准确性——AI代理为给定任务选择正确工具并生成正确的调用规范的能力。

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用SmolAgents开发Agentic RAG

在本文中，我们将探索SmolAgents的基础知识，并演示如何利用它来构建基于代理的检索增强生成（RAG）系统。

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深度研究AI代理的比较

在过去的几周里，我们看到了几种旨在自主地对给定主题进行全面研究并生成详细报告的“深度研究”AI代理的推出。

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Vanilla AI代理实现

虽然像 PhiData、AutoGen、CrewAI、LangGraph、BeeAgent 和 Swarm 这样的框架提供了强大的捷径，但没有什么能比从头开始构建自己的 AI 代理更能带来兴奋感和深刻理解。

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MCP服务器开发指南 (4)

工具是可以调用以执行操作或检索动态信息的可执行函数。与只读的资源和结构化LLM交互的提示不同，工具允许LLM主动执行一些事情，如计算值、进行API调用或修改数据。