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0.前言RAG是AIGC可靠性和准确性的一项关键技术。不过，RAG也存在一些局限，如上下文处理、成本控制及面对超大数据集时的挑战。因此，过去一年里，业界出现了许多新方法，试图弥补RAG的不足。下面深入了解2025年RAG领域的一些最新动态。1.RAG工作原理及其局限性RAG是一种结合LLM与外部知识源的技术。具体做法是，把文档或数据库等外部知识源进行分块、向量化处理，生成所谓的向量嵌入（vectorembeddings），并存储在向量数据库或...

0.前言可像Ollama通过暴露本地端口，实现本地客户端调用。1.选择模型在LMStudio的“开发者”选项卡中选择模型：2.端口暴露设置暴露的端口（默认1234）：启用CORS后，可对接网页应用或其他客户端工具。3.启动服务点击状态选项卡：控制台会显示运行日志和访问地址：2025042620:55:13[INFO][LMSTUDIOSERVER]Success!HTTPserverlisteningonport12342025042620:55:13[INFO]2025042620:55:13[INFO][LMSTUDIOSERVER]Supportedendpoints...

DeepSeekR1会推理，GPT4o会看。能否让1LLM既能看又能推理？DeepSeekR1取得很大成功，但它有个问题——无法处理图像输入。1.1DeepSeek模型发展自2024.12，DeepSeek已发布：DeepSeekV3（2024.12）：视觉语言模型（VLM），支持图像和文本输入，类似GPT4oDeepSeekR1（2025.1）：大规模推理模型（LRM），仅支持文本输入，但具备更强的推理能力，类似OpenAIo1我们已领略视觉语言模型（VLM）和大规模推理模型（LRM），下一个是谁？我们...

1.前言自从OpenAI在2023年推出函数调用（FunctionCalling），我一直思考，咋能真正解锁AIAgent与工具的生态系统。随基础模型越来越智能，AIAgent与外部工具、数据和API的交互方式却变得越来越碎片化——开发者需针对每一个系统单独编写业务逻辑，让Agent能够适配不同环境。2.标准化显然，我们需要一个标准化的接口来执行任务、获取数据并调用工具。在互联网时代，API让不同软件之间可以相互通信，成为了软件的通用语言。但对AI...

0前言诚信难的当下，商品评论已成连接买家卖家的重要桥梁。2022年全球主要电商平台平均每件商品收到约50条评论，热门商品评论数更轻松突破千条。充分体现商品评论在电商体系地位。1商品评论的意义Infographic:Howconsumersreadandwritelocalbusinessreviews：1.1对买家其他消费者的真实体验和反馈往往是做出购买决策的关键因素。研究显示，超过95%的在线用户会在做出购买决定前阅读商品评论。平均每次购物之间会查看至少10行评...

0前言LLM凭借其生成连贯文本、翻译语言甚至进行对话的能力，彻底改变人工智能领域。然而，尽管这些模型表现出色，它们在推理和理解复杂上下文方面仍然面临重大挑战。这些模型擅长识别并模仿训练数据中的模式，但当任务需要真正的理解和逻辑推理时，它们往往遇困。可能导致：长对话中的不一致难以关联分散的信息在长篇叙述中难以保持上下文一致性深入理解这些推理问题对于改进未来LLM的发展和应用至关重要。1关键推理挑战1.1缺乏...

ModelContextProtocol（MCP）最近在全网引发热议——它真有实际价值，还是只是营销号的氛围感？LangChain的CEOHarrisonChase和LangGraph负责人NunoCampos针锋相对，探讨MCP是否真的值得关注。Harrison：MCP在你想要为一个你无法控制的智能体提供工具时就会变得有用。如对ClaudeDesktop、Cursor和Windsurf这些应用，用户无法控制底层的智能体，而智能体本身只具备一些内置工具。但若我想让它使用一个默认没有的工具呢？就需要某...