具体内容包括: AI 面试助手问答需求分析 RAG 概念(重点理解核心步骤) RAG 实战:Spring AI + 本地知识库 RAG 实战:Spring AI + 云知识库服务 友情提示:由于 AI 一、AI知识问答需求分析 AI知识问答应用场景 随着 AI 技术的快速发展,越来越多的公司开始利用 AI 重构传统业务,打造全新的用户体验和商业价值。 n-gram 切割) 2、向量转换和存储 向量转换:使用 Embedding 模型将文本块转换为高维向量表示,可以捕获到文本的语义特征 向量存储:将生成的向量和对应文本存入向量数据库,支持高效的相似性搜索 3、 ETL 的 3 大核心组件,按照顺序执行: DocumentReader:读取文档,得到文档列表 DocumentTransformer:转换文档,得到处理后的文档列表 DocumentWriter:将文档列表保存到存储中 3、向量转换和存储 为了实现方便,我们先使用 Spring AI 内置的、基于内存读写的向量数据库 SimpleVectorStore 来保存文档。
更加科学的定义是在霍华德·加德纳的多元智能理论中,它将人类的智能分成七种能力: (1) 语言 (Verbal/Linguistic) (2) 逻辑 (Logical/Mathematical) (3 3冯诺伊曼与类脑计算 图灵提出了机器智能的概念,那怎么实现呢?现在大家都知道了,使用计算机,或者更通用的说法是电脑。 冯·诺依曼(John von Neumann)正是计算机之父。 3. 克劳德·香农(Claude Shannon),在1950年发表了《Programming a Computer for Playing Chess》,这篇论文第一次开始关注计算机象棋程序的开发。 之后研究AI的一些科学家也获得了图灵奖,1994年Edward Feigenbaum)和Raj Reddy、2010年Leslie Valiant、2011年Judea Pearl。 自此AI下棋再无敌手。 ? 此后,以深度学习为代表的技术,引领了当下的热潮。此所谓第三次潮起,会不会潮落不知道,我知道的是现在正在潮中。
fastgpt其实就是使用了chatgpt的api(或者其他的大模型),构建自己的AI知识库 chatgpt是没办法获取到你自己的信息的 如果你想部署属于自己的gpt,或者是公司内部使用的 你可以选择fastgpt 适用人群: chatgpt爱好者 chatgpt深度使用者 想要构建自己的AI知识库 想要给其他人提供gpt服务 公司/组织 私有化 功能介绍 目前我觉得比较好用的3个功能 构建自己的知识库 通过导入文档或已有问答对进行训练 ,让 AI 模型能根据你的文档以交互式对话方式回答问题。 例如查询数据库、查询库存、预约实验室等 不过这个功能比较复杂,需要一定的学习成本 在线使用 国内版:ai.fastgpt.in 海外版:fastgpt.run 环境需要 系统:windows or
langchain 概述 langchain是LLM与AI应用的粘合剂,是一个开源框架,旨在简化使用大型语言模型构建端到端应用程序过程,它也是ReAct(reason+act)论文的落地实现。 chains,langchain把提示词、大语言模型、结果解析封装成chain,并提供标准的接口,以便允许不同的chain形成交互序列,为AI原生应用提供端到端的chain。 content='Hi.'), SystemMessage(content='你的角色是一个诗人.'), HumanMessage(content='用七言绝句的形式写一首关于AI messages) print(response.content) 这里的 ZHIPUAI_API_KEY 需要你自己去智普网站 https://open.bigmodel.cn 去注册就有,运行结果 智能助手显神通 的诗')] streaming_chat(messages) 运行结果 智能助手显神通, 问答之间意无穷。
也就是AI Agent AI Agent AI 智能体是一个能够感知环境并采取行动以实现特定目标的系统。它从标准大语言模型演进而来,被赋予了规划、使用工具以及与周围环境交互的能力。 可以把智能体 AI 想象成一个能在工作中不断学习的智能助手。 它遵循一个简单的五步循环来完成任务 1.获取任务目标:你给它一个目标,比如“帮我安排日程”。 3.制定计划:它会思考并制定实现目标的最佳方案。4.执行行动:它会发送邀请、安排会议、更新你的日历来落实计划。5.学习与优化:它会观察结果并不断调整。 Claude Code Claude Code是一个比较通用的智能体 系统架构 工具系统是 Claude Code 的"手脚",使其能够与外部环境交互: 文件工具:读取、写入、搜索文件; 执行工具:运行 ; 查询引擎:与 AI 模型交互,发送请求并处理响应; 工具调度器:协调工具的调用和结果处理; 执行流程 Reference Claude Code 深度拆解:一个顶级AI编程工具的核心架构
智能分析网关V3内置了20多种AI算法,可针对安全生产、通用园区、智慧食安、石油化工等场景,提供基于视频智能检测技术的个性化行业解决方案。今天来具体介绍下v3版本的智能分析网关如何配置AI算法。 智能分析网关V3算法配置操作步骤如下: 打开硬件盒子的后台,浏览器输入盒子的IP地址,登录到后台。 该视频流转发到国标服务器使用的通道编号 转发到国标服务:是否开启国标转发,开启后会将该视频流按照[国标通道编号]+国标服务器设置信息,将相机视频流转发到服务器 2、任务配置 任务配置是指将配置的视频通道添加指定的AI 我们在上次的文章中介绍了智能分析网关V3接入EasyCVR平台的步骤,感兴趣的用户可以查看这篇文章:操作指南:EasyCVR v3.3版本如何接入智能分析网关V3? ? 、电子地图、集群、智能分析以及平台级联等视频能力的需求。
今年AI工具爆棚式发展。各种二技能工具层出不穷。给大家推荐一款目前上国内暂时比较好用的一个AI桌面智能体,在腾讯的WorkBuddy真的很好用。 国内的小龙虾AI桌面智能体,零门槛配置安装即可使用,它可以操作电脑处理文件,执行各种任务,不需要任何的复杂的部署或者配置做发送指令,就可以交互成果。 安装完成打开后: 登录后如何使用需要关键设置: 授权工作目录自己可以选择电脑上的任意办公文件夹来保存任务中的各种数据和文件,选择适当的场景模型,里面内置的很多AI大模型自主选择Deepseek、混元大模型
AI技术在游戏研发中的应用 Part 3 游戏AI的应用—智能体控制举例 简介:斗地主里托管AI是怎么打出一手好牌?QQ飞车里的对手AI又是如何漂移过弯反超夺冠? 殷老师列举具体的实例,和大家讲讲AI算法在游戏中具体是如何运用。 内容难度:★☆☆(高中/大学及以上非计算机专业学生均可以学习) ?
AICompass前沿速览:Gemini3、Grok4.1、GPT-5.1、千问、Lumine-3D开世界AI智能体AI-Compass致力于构建最全面、最实用、最前沿的AI技术学习和实践生态,通过六大核心模块的系统化组织 1.每周大新闻Gemini3–谷歌Gemini3是谷歌最新推出的新一代多模态理解与推理AI模型,被誉为全球最先进的模型。 这种架构使其能够从单一指令遵循者转变为一个能够思考、沟通和进化的智能体。应用场景通用游戏AI:作为智能游戏伴侣,在各种3D虚拟游戏中与玩家互动、协助完成任务。 其核心技术原理包括:多智能体协作Agentic架构:底部构建的多智能体协作架构能够自动理解用户意图,以代码为核心,实时调度影像、3D、动画等不同领域的专业AI智能体进行协同工作。 2.每周项目推荐Lumine–字节跳动推出的3D开放世界通用AI智能体Lumine是字节跳动推出的通用AI智能体,旨在3D开放世界环境中实现实时感知、推理和行动。
具体内容包括: AI 智能体概念与特点 智能体实现关键技术 使用 AI 智能体的多种方式 OpenManus 实现原理 自主实现 Manus 智能体 智能体工作流编排 A2A 协议 一、什么是智能体? 观察(Observe):获取工具返回的结果,反馈给智能体进行下一步决策。比如将打开的网页代码输入给 AI。 循环迭代:不断重复上述 3 个过程,直到任务完成或达到终止条件。 三、使用 AI 智能体 有 3 种方式可以使用 AI 智能体,之前的教程中其实我们已经有接触过,这里再快速复习一遍。 我们有 3 种方案来实现 ToolCallAgent: 1)基于 Spring AI 的工具调用能力,手动控制工具执行。 完成 AI 超级智能体的开发 2)理解 AI 超级智能体的实现原理和架构设计,要求能够口述讲清楚 3)尝试自主阅读 OpenManus 的源码,思考如何进一步优化我们的程序,建议多利用 AI 工具辅助学习理解
AI 智能体的核心价值在于自主决策与复杂任务求解,而工作流与协同模式则是为这种自主性赋予结构化、可落地的执行框架。 本文结合 Anthropic 官方的两篇博客系统梳理出来了 3 类主流工作流模式与 5 种多智能体协同范式。 3. 评估-优化器工作流(Evaluator-Optimizer) 生成器+评估器迭代循环,评估器按标准反馈,生成器持续优化,直至达标或达最大迭代数。 优点:职责清晰、全局可控、子智能体专业化。 瓶颈:调度器易成信息瓶颈,跨子智能体信息传递易丢失。 典型:主智能体调度后台子智能体并行搜库、查问题,不阻塞主线程。 3. 总结 AI 智能体的落地成败,不在于架构多复杂,而在于精准匹配业务需求。 工作流:用顺序、并行、评估-优化为自主性定框架,平衡可控性与灵活性。
3矩阵的范数 矩阵的范数( matrix norms ) 1-范数:, 列和范数,即所有矩阵列向量绝对值之和的最大值,matlab调用函数norm(A, 1)。
效果如下: 开始搞事情: 第一步,登录"腾讯元器",并创建一个智能体 第二步,填写相关的参数即可 第三步,发布你的智能体,好了搞定 公众号后台配置: 关键字回复配置 1.
在这个AI爆发的时代,写简历还需要焦头烂额吗?大家好,我是唐朝。今天想和大家分享一个我最近开源的项目——豫唐AI智能简历&职业生涯规划平台。 ✨核心亮点1.AI深度赋能:不仅是工具,更是顾问我们接入了Qwen大模型,让简历编辑器拥有了“大脑”。智能诊断:AI会像资深HR一样审视你的简历,指出亮点与不足。一键润色:觉得项目经历写得太流水账? 点一下,AI帮你改成STAR法则的专业表达。模拟面试:写完简历,顺便和AI练练面试题,从容上阵。2.极致的编辑体验作为一个前端项目,交互体验是重中之重。 技术栈揭秘这是一个标准的现代前端工程,非常适合学习Vue3全家桶的实战应用:框架核心:Vue3(CompositionAPI)+TypeScript+ViteUI组件:AntDesignVue(企业级交互的最佳选择 希望这个项目能帮助到正在求职的朋友,也希望能给正在学习Vue3和AI应用开发的同学一些参考。如果你有任何建议或想参与贡献,欢迎在GitHub提Issue或PR,让我们一起定义未来的求职方式!
而智能工具的价值,正在于用 AI 算法、自动化规则和智能排期,让项目管理从 “人盯人” 变成 “系统驱动”。二、智能工具如何破解项目管理痛点? 3. 智能排期:让资源分配 “不扎堆、不闲置” 基于成员负荷、任务依赖和优先级,动态平衡资源。支持需求变更后的快速调整,自动计算对后续环节的影响,避免资源错配。 3 个关键场景1. 智能解法: 智能排期工具快速 “评估影响”:输入新需求的工作量,系统自动计算 “暂停 A 任务可节省 3 天资源”“延后 B 任务对整体影响最小”; 自动化规则触发 “应急流程”:紧急需求确认后,自动将相关成员的 五、选择智能工具的 3 个原则 贴合团队规模:大团队可考虑功能全面的工具(如 Jira),中小团队更适合轻量化工具(如板栗看板),避免 “配置成本超过使用价值”; 降低操作门槛:智能功能不是越复杂越好,
TCL还在多个前沿科技领域率先布局,包括印刷显示技术、AI人工智能、大数据、及显示技术等前沿技术的研发。 中国智能家居专利申请量全球第一,智能家居行业已经进入高速增长期。 万物互联 新能源助力新出行 智能居家的问题解决了,智能出行的问题也得到了重视。 、Stanford Question Answering Dataset等国际级别的AI赛事中荣获全球第一的桂冠。 联想表示将在产品、渠道、服务、AI、资本等方面发力,更加务实地催化智能生态。 技术角度而言中国AI领域发展如此迅猛发展离不开面部识别和智能芯片的成就,中国科技巨头腾讯投资ObEN,百度京东也各有动作,2018年必将是中国芯片“大战”之年。
小微智能体是微信生态的AI智能体创建平台。 不管你是否有编程基础都可以在小微智能体上快速搭建AI智能体。 可以通过一句话的方式开发 AI智能体,也支持把扣子编程 / 低代码、腾讯元器、支付宝百宝箱等平台搭建好的 AI 智能体,一键发布到微信小程序。 **智能内容生成**:内置DeepSeekV4大模型,根据你的需求生成高质量原创内容,支持自定义文风、字数、侧重点 3. 付费设置 除了自己使用,还可以对外出售你的AI智能体服务。 最后 整个过程 3 分钟就搞定了,从通过小微智能体小程序创建全域文案智能体并且开启了付费设置。
我是人工智能助手智谱清言,可以叫我小智,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。' model_name': 'glm-4', 'finish_reason': 'stop'}, id='run-b982480c-39d9-4445-8888-62a10339ef86-0')]} 状态持久化 许多AI
接AI智能体(四) MetaGPT 环境装配 metagpt下载地址:https://github.com/geekan/MetaGPT conda create -n metagpt python= gpt-3.5-turbo api_key: "******" 测试: 在终端命令行中进入Meta-GPT-main目录中执行 metagpt "Write a cli snake game" 单动作智能体 多动作智能体 import asyncio import sys import subprocess from metagpt.llm import LLM from metagpt.actions import - RunnableCoder: The sum of [1, 2, 3, 4, 5] is 15 The sum of [-1, 0, 1, 2, -3] is -1 编写开发需求文档 test_pm.py 3. 需求更新: 如果需求是对现有需求的更新,则更新 PRD 文档。
AI/NLP 引擎:核心的 AI 技术组件,负责自然语言理解、意图识别、对话管理、上下文语义理解等;可与知识库交互检索答案。 消息队列(Kafka/RabbitMQ 等):用于异步处理海量日志或请求;AI 引擎与日志分析平台可通过队列进行消息异步传输。 会话管理层 → AI/NLP 引擎 协议:REST 或 gRPC。 通信方式:同步请求,以获取实时对话结果。 通信方式:同步/双向沟通,若 AI 无法回答或需要人工介入则立即调用坐席系统。 AI/NLP 引擎 选型: 自研/开源:Hugging Face Transformers、Rasa、BERT/LLM 模型微调等; 云服务:腾讯云 NLP、阿里云智能对话机器人、Azure