AI 助手项目的得与失
探讨文旅AI助手项目中结构化数据切分、天气查询及Prompt设计的实践经验。分析了RAG的优化策略(ID检索+数据库查询)与MCP Server工具调用的对比,并指出模型选择的重要性。
共 15 篇文章
探讨文旅AI助手项目中结构化数据切分、天气查询及Prompt设计的实践经验。分析了RAG的优化策略(ID检索+数据库查询)与MCP Server工具调用的对比,并指出模型选择的重要性。
本文探讨了AI与低代码平台结合的技术实现,分析了画布核心能力、统一协议、插件架构,以及通过AI Agent和对话框交互来优化组件生成与动态加载,涉及联邦模块和上下文管理等工程挑战。
文章系统梳理了大语言模型微调(Fine-Tuning)的核心概念,包括SFT与RLHF阶段的技术差异,以及全量微调与LoRA等参数高效微调方法的实现原理与适用场景。通过清晰的架构对比,帮助工程师理解微调流程中的关键决策。
深入剖析RAG系统的完整实现链路,从异构文档解析、智能分块策略到向量化、查询改写、重排序及生成审查。结合实际项目经验,探讨Agentic Chunking、Reranker等关键技术的工程选型与优化实践。
深入探讨MCP协议中Stdio传输的实现,从零构建一个基于TypeScript SDK的MCP Server。涵盖Tools和Resources的定义、注册与处理逻辑,并通过DeepChat客户端验证服务调用。