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2022-06-10 17:48
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LangGraph与PostgreSQL实现AI Agent长期记忆深度实践
基于LangGraph的状态检查点机制与PostgreSQL持久化存储，为AIAgent赋予长期记忆能力，解决无状态交互导致的上下文丢失问题。通过ReActAgent示例演示了状态定义、工具调用与LLM集成的工程实践，实现跨会话的上下文连贯与经验积累。
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三大Query变形术提升RAG检索力，玩转AI知识检索
Query重写、Step-backPrompting和Sub-queryDecomposition三种查询变形术可显著提升RAG检索效果。重写使问题更专业精准，Step-back获取全景背景，拆分将复杂问题化整为零。实测表明，拆分法综合效果最优，适合深度分析型问题。简单问题优先重写，需背景先Step-back，复杂问题必用拆分。
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Digital Friends AI 伴侣学习长期关系智能角色
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机器学习分类与核心技术详解常见类型盘点
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上下文工程是AI智能体成功的关键因素
上下文工程是优化AI智能体性能的关键技术，通过在运行轨迹每一步精准填充上下文窗口，提升推理能力、运行效率和鲁棒性。错误的上下文管理会导致中毒、干扰、混乱和冲突。四大策略包括写入、选择、压缩和隔离上下文，组合使用可最大限度发挥大语言模型潜力。
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AI驱动的智能角色头设定生成器在线创作平台
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JManus企业生产级无服务器通用智能体运行环境
基于Serverless运行时SAE与FC部署JManus多智能体应用，实现企业级高可用。JManus作为Java开源框架，支持MCP协议与PLAN-ACT模式，借助SpringAIAlibaba获得弹性伸缩、极致性能及安全沙箱能力，并通过实战示例完成天气查询等智能任务。
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存算一体芯片面临的主要挑战与困难有哪些
存算一体芯片面临生态与编程框架不完善的挑战，中科院计算所团队开发了基于开源指令集的PIMCOMP-NN编译器和PIMSIM-NN模拟器，形成完整开源工具链，支持多种神经网络模型自动部署，打破碎片化，推动统一生态。
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Dify高效RAG与Milvus向量库检索原理
基于Dify与Milvus集成，通过向量模型将文档转化为嵌入并存入Collection。RAG检索利用得分过滤不相关内容，减少对LLM的干扰。针对模糊查询，采用LLM改写query并标记文档，提升检索准确率，避免无效调用，优化整体效果。