不想把公司数据喂给第三方大模型?用 Ollama 跑本地推理、Open WebUI 做团队交互界面,一条 Docker 命令即可自建可控、可审计的私有 AI 助手。
语义缓存用向量相似度命中意思相近的提问,直接复用缓存答案,帮大模型 API 显著降本提速。本文讲清原理、开源方案与生产落地要点。
提示词工程是把人类意图结构化、可测试化的工程实践。本文用 RTFC 框架、少样本、思维链、输出约束与评测回归,帮你把大模型输出稳定锁进想要的形状。
想把文字变语音又不想依赖云服务?本文讲透 ChatTTS、CosyVoice 等本地 TTS 的选型、部署与 API 封装。
语义路由 Semantic Router 用向量相似度做意图识别,把用户请求精准分发到对应 Agent、提示词或处理函数,比规则稳、比大模型省。
自主 Agent 能跑得快,但也会闯祸。本文用审批门、草稿确认、超时回退三种模式,讲清如何给 AI Agent 接入 Human-in-the-loop 人工确认阀。
RAG 检索质量的上限往往由分块策略决定。本文实战对比固定长度、递归字符与语义切分,给出 chunk_size、overlap 选型表与 LangChain 代码示例,帮你在文档切块阶段少走弯路。
大模型不只写代码,更能做代码评审与单元测试生成。本文用可直接套用的 Prompt 与 GitHub Actions 实战,讲透 AI 辅助研发落地的三类姿势、五个避坑点与三周灰度路线图。
pgvector 是 PostgreSQL 的向量检索扩展,让你不用额外引入专用向量库,就能用熟悉的关系型数据库完成 Embedding 存储与相似度搜索,轻松支撑 RAG 知识库落地。
Function Calling 让大模型从聊天变干活:本文用 Python 实战定义函数、解析 tool_calls、执行业务 API,形成多轮闭环。