PyTorch研习社
盘点RAG中最容易犯的5个错误
我介绍了在构建 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 应用过程中遇到的第一个错误——使用向量数据库。此外，我也分享了两个建议：优先选择经过微调的小模型，并优化检索过程以提高效率和准确性。
0代码构建 AI Agent 网络：Python-A2A
你可以创建一个由专业 AI Agents 组成的网络，只需两个命令和几个简单的步骤。可视化构建器帮助用户无代码构建复杂的智能路由规则，实现业务价值。
提示工程101第十五课：提示词长度与复杂度管理
高效的提示词设计需在平衡上下文与简洁性之间找到恰当的点。本教程探讨如何管理大语言模型中的提示词长度与复杂度，包括通过示例展示使用Qwen3模型和LangChain库实现的具体方法。
16年磨一剑！三位图灵奖大咖力荐的深度学习书有中文版了！
一本好的教材兼具体量恢弘与思想深邃，《深度学习：基础与概念》就是这样的一本经典入门书籍，作者Christopher M.Bishop长期深耕人工智能领域，并获得多位AI领域的重量级专家推荐。
未来属于AI SaaS，这8个开源工具必不可少！
本文介绍了8个开源工具，帮助开发者更快、更智能地构建AI驱动的SaaS产品。这些工具包括Composio简化集成、Vercel AI SDK提升开发体验、Julep增强代理功能、CopilotKit嵌入AI助手、E2B确保代码安全执行、Haystack构建RAG流水线、ChromaDB高效向量数据库和Postiz自动化社交媒体调度。
DeepSeek再次升级！R1-0528：站上世界第二，智力全面超越xAI与Meta！
DeepSeek最新模型R1-0528在AAII评估中从60分跃升至68分，与谷歌Gemini 2.5 Pro并列全球第二。R1-0528未更换架构但实现了跨学科理解力和推理能力的提升，在所有开源模型中遥遥领先。其表现超越了xAI、Meta及Anthropic等知名模型，并展示了高效的后训练策略，尤其在强化学习的应用上表现出色。