开发者必备的LLM应用开发实战手册

开发者朋友,你是否感受到被AI浪潮裹挟的焦虑?本书——《探秘大模型应用开发》,为你精心绘制的学习与实践路线图,拒绝碎片化知识点堆砌,构建体系化的学习脉络,深入核心概念、底层逻辑和关键技术演进,解答开发者普遍关注的核心疑问。

用 Agent 重塑生产力!揭秘扣子的史诗级三大更新,还有三个彩蛋!

LLM Agent 火了两年了,但业界仍然存在许多非共识。扣子推出的新版本 CozeLoop 是一站式 AI 应用开发工具,涵盖Prompt优化、评测功能和透明监控等,帮助开发者高效开发AI智能体并解决实际问题。

开源本地部署的GraphRAG chatwiki,支持DeepSeek接入微信里的聊天机器人

ChatWiki 是一款国产开源的知识库 AI 问答系统,结合 GraphRAG 知识图谱技术增强查询效率和答案准确性。支持接入多种大模型,并提供多部署方式、文档发布、格式导入等功能,可嵌入业务系统并与第三方数据打通,支持企业级权限管理与生态对接。

一文精讲 – MCP与LLM函数调用的区别

LLM函数调用与MCP(模型上下文协议)是两种不同的技术方案。LLM函数调用允许大型语言模型生成用于调用外部函数的JSON格式输出;而MCP提供了一个标准化框架,让AI模型通过统一接口访问不同工具和服务,增强了可扩展性和效率。