2026年3月17日 周二
长上下文窗口:AI能力新里程碑 进入2026年,大语言模型上下文窗口从几千Token增长到100万Token,实现质的飞跃。 核心技术 稀疏注意力机制 将复杂度从O(n²)降至O(n),使超...
RAG+Agent:企业AI落地黄金组合 2026年,超过80%的企业AI项目采用RAG与Agent结合架构。这种组合解决大模型知识时效性问题,增强系统可靠性。 为什么需要RAG+Agent ...
OpenClaw工作流编排:让AI自动化触手可及 OpenClaw发布工作流编排功能,支持可视化设计、多Agent协作、定时任务和全渠道消息推送。 为什么需要工作流编排 单一AI能力不够用,需...
向量数据库完全选型指南 向量数据库是RAG系统核心组件,决定知识检索效果。 为什么需要向量数据库 传统数据库无法进行语义搜索。向量数据库通过将文本转为向量,实现语义级别匹配。 四大数据库对比...
AI客服Agent落地实践 某电商平台AI客服系统建设过程、效果数据和经验教训。 项目背景 日均10万+咨询 300+客服人员 高峰期等待5分钟 满意度仅75% 系统架构 接入...
LangChain v0.4重塑Agent开发 v0.4是LangChain史上最重要版本,带来全新Agent架构和40%性能提升。 为什么重要 全新Agent架构设计 推理能力显著提升 ...