RAG 与知识库 2026/7/19
Chroma 快速入门与双栈实战指南
本文是一份 Chroma 向量数据库的入门实战指南，面向 RAG 与知识库场景，介绍 Python 与 JavaScript 双栈的安装部署、核心 API（collection 增删改查、add/query）、数据写入与检索过滤，并简要说明本地部署迁移到 Chroma Cloud 的方法，帮助开发者快速上手搭建语义检索能力。
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查看全部 → 大模型与架构 2026/7/12
dair-ai 提示工程指南平台介绍
本文介绍 GitHub 开源项目 dair-ai/Prompt-Engineering-Guide，系统梳理提示工程基础、CoT/ReAct/RAG/AI Agents 等进阶技术、应用场景与模型适配，并总结对抗性提示、事实性与偏见等风险及配套资源，帮助开发者构建从理论到实践的完整学习路径。
大模型与架构 2026/7/12
DeepSeek-R1 推理模型与 GRPO 算法解读
本文解读 DeepSeek-R1 系列推理模型及其训练算法 GRPO，分析其如何通过纯强化学习（R1-Zero）及多阶段训练（冷启动、拒绝采样、SFT、RL）激发大模型推理能力，减少对人类标注推理轨迹的依赖，并介绍基于规则的奖励设计与语言一致性优化。
RAG 与知识库 2026/7/12
LangGraph 多 Agent RAG 框架实战
本文介绍 LangGraph 这一面向长周期、有状态智能体的低级别编排框架，通过 StateGraph 构建“检索→相关性判断→生成答案”的多 Agent RAG 工作流，并提供可直接运行的完整代码示例，帮助开发者理解如何在复杂检索场景中实现持久执行、人机回环与生产化部署。
开源项目与方案 2026/7/12
Llama.cpp 本地大模型部署实战
本文介绍如何使用 llama.cpp 在本地或边缘设备上低门槛部署大模型。涵盖纯 C/C++ 架构、多平台硬件适配、量化压缩、CPU+GPU 混合推理及 OpenAI 兼容服务部署，并提供从安装到 API 调用的完整可复现流程，帮助开发者快速构建本地 LLM 应用。
大模型与架构 2026/7/12
Mamba 状态空间模型原理与 Transformer 对比
本文解读 Mamba 选择性状态空间模型，针对 Transformer 自注意力二次复杂度与固定上下文窗口的瓶颈，提出让 SSM 参数随输入动态变化的选择机制，并设计硬件感知并行 scan 算法，在保持线性序列复杂度的同时达到 Transformer 级别的建模能力。
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查看全部 → 大模型与架构 2026/7/12
MCP 生态与官方 Servers 实战
本文面向希望快速上手 MCP 协议的开发者，系统梳理了 Model Context Protocol 的生态定位、官方参考服务器的能力矩阵，以及多语言 SDK 覆盖情况。文章以 Claude Desktop 为例，给出从环境准备、独立启动服务器到客户端配置的完整步骤，并说明 Windows 平台适配与多服务器组合方法，帮助读者将 MCP 参考服务器落地到实际开发环境。
开源项目与方案 2026/7/12
OpenClaw 个人 AI Assistant 平台实战
OpenClaw 是一款 local-first、self-hosted 的个人 AI Assistant 平台，旨在将数据与执行控制权交还用户。本文从项目定位与设计理念出发，介绍其以 Gateway 为统一控制平面的架构、20+ 通信渠道与语音唤醒/Live Canvas 等终端交互，演示基于 Node.js 22.19+ 的安装部署、CLI 使用、守护进程与调试模式，并解析多代理路由、模型 failover、ClawHub Skills 工具链，以及 DM pairing、allowlist、sandbox 与执行隔离等安全运维机制，帮助读者在本地构建可控的个人助手中枢。
RAG 与知识库 2026/7/12
RAG 三大范式与技术体系论文解读
文章系统解读了 RAG 综述论文，梳理了从 Naive RAG、Advanced RAG 到 Modular RAG 的三大范式演进，并深入解析检索、生成与增强三大核心技术，帮助读者理解 RAG 如何缓解 LLM 幻觉与知识滞后问题，构建更可信的知识密集型应用。
开源项目与方案 2026/7/12
vLLM 高效推理框架原理与使用
vLLM 是一款面向大语言模型推理的高性能开源引擎。文章系统介绍其核心优化技术，包括 PagedAttention、Continuous Batching、Chunked Prefill 等，解析量化、投机解码与分布式推理等加速手段，并说明其广泛的硬件与模型兼容性，帮助读者快速理解并部署该推理平台。
多模态与视觉 2026/7/7
CLIP 论文解读：对比学习打通多模态对齐
本文解读CLIP论文，解决传统视觉模型依赖固定类别标签、迁移受限的问题。核心方法是对比式语言-图像预训练，将图像与文本编码到统一表示空间，通过自然语言监督实现开放词汇视觉理解。实验在27个数据集的linear probe与zero-shot评测中验证了强迁移能力，多数任务超越ResNet-50全监督基线。
Agent 与智能体 2026/7/7
用 Dify 搭建个人 AI Agent 实战指南
本文是一份实战指南，介绍如何利用开源 LLM 应用开发平台 Dify，从零搭建个人 AI Agent。文章涵盖 Dify 的平台定位、工作流与 RAG Pipeline、Agent 工具生态、模型管理、Prompt IDE、LLMOps 可观测性，并给出 Docker 本地启动与 Python API 调用示例，帮助开发者快速将原型推进到生产环境。
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