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A collection of 409 posts

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Deep Research驱动的金融分析

NexusTrade的作者发布了一个类似Deep Research的金融分析产品。

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基于MongoDB的AI代理记忆层

在这篇博客中，我将介绍如何使用PydanticAI 和 MongoDB 实现结构化的记忆系统，强调实际操作方面而不是理论上的记忆概念。

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Github仓库分析聊天机器人

本文介绍如何使用抓取的数据和LLM构建一个分析GitHub仓库的AI聊天机器人。

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5个适合忙碌人士的AI项目

本文分享了跨越三个复杂程度的5个AI项目。我希望其中一个项目能够帮助那些因构建AI而停滞不前的人打破僵局。

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Agentic RAG快速指南

Agentic RAG系统为LLM配备了自主权：决定何时检索信息、检索什么内容、如何整合结果，甚至何时请求澄清的能力。

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LLM原生应用开发指南

在过去两年中，我帮助组织利用LLMs构建创新应用。通过这些经验，我开发了一套经过实战检验的方法来创建创新解决方案，并在本文中分享。

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AI辅助的软件开发 (3)

本文介绍如何利用AI完善与维护 — 测试、优化和版本控制。

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AI辅助的软件开发 (2)

第二部分介绍如何使用AI构建 — 代码生成、数据库设计和文档。

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AI辅助的软件开发 (1)

这个是系列文章的第一篇，重点关注如何利用AI奠定软件的成功基础：项目规划、设计和架构。

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AI时代，我们应该如何开发软件？

当我告诉同事我喜欢使用AI进行代码生成但仍喜欢有人类参与时，我经常听到一些讽刺的评论，大意是“哈哈！我就知道这种AI的东西太好了，不可能是真的！”

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Andrej Karpathy：LLM使用指南

AI科学家Andrej Karpathy更多地讨论了LLM的实际应用，而没有深入技术细节。最适合非数据科学家。

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基于AI 代理的PDF文档总结

本文的目的是使用 AI 代理，以尽可能低的成本总结任何 PDF 文档。

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基于MCP的Gmail代理实现

熟悉MCP服务器的最佳方式是启动自己的Gmail代理来管理你的收件箱。

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AI代理长期记忆的SQLite实现

LTM-AI-Agent利用SQLite进行持久数据存储，并使用Pydantic AI进行结构化的对话处理。这种组合使系统能够存储用户互动、检索相关历史数据，并生成上下文适当的响应。

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结构化工具调用的两个实现

AI 模型在与人类交互时通常使用自然语言进行交流。但如果它们需要与需要结构化格式的外部系统交互怎么办？

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5个领先企业的AI代理应用案例

在本文中，让我们深入探讨五个实际案例，展示公司如何将AI代理整合到其运营中，改变行业并重新定义效率。

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用Langchain生成合成数据

我们将使用LangChain——一个简化与大型语言模型工作的库来创建合成医疗账单记录。

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RLHF+DPO微调大型语言模型

本文首先回顾RLHF和DPO方法背后的关键思想，然后分享一个带有Python代码的具体示例。

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用DeepSeek与网页聊天

本教程将向你展示如何使用Python和DeepSeek构建一个简单的聊天机器人，它可以读取任何网页并回答关于该网页的问题。

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AI代理与现有软件融合的3种方法

AI代理面临着一个重要的挑战，即无缝地融入我们现有的数字生态系统，在这个系统中，它们的有效性取决于通过工具连接到天气预报、交通更新和其他服务等现实世界应用的能力。

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LLM驱动的智能金融分析师

虽然一个主流LLM被构建为访问网络很酷，但它不如设置自己的定制助手有用。一个专门构建的助手可以让你快速访问所需的精确数据，并允许你执行复杂的分析。

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AI推理框架对比：ReAct/CoT/ToT

通过使用推理框架，AI变得更加像一个能够处理复杂任务的助手，而不仅仅是一台静态的机器。在本文中，我们将探讨三个关键框架：ReAct（推理与行动）、链式思维（CoT） 和 树形思维（ToT）。

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12个经典的AI代理设计模式

代理可以定义为能够推理、计划并与环境互动的大规模语言模型。就像在软件工程中一样，AI代理也出现了设计模式，使开发经过验证且可靠的架构成为可能。

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工具复杂性对AI代理的影响

本文将注意力转向选择准确性——AI代理为给定任务选择正确工具并生成正确的调用规范的能力。

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用SmolAgents开发Agentic RAG

在本文中，我们将探索SmolAgents的基础知识，并演示如何利用它来构建基于代理的检索增强生成（RAG）系统。