- 前面的文章依次介绍了如何截断历史会话的对话记录，包括按照记录数量截断、按照Token长度截断，以及浓缩为摘要截断等等，其中摘要操作又分为三大类：1、使用第三方的摘要库对文本摘要；2、使用在线大模型对文本摘要；3、使用离线大模型对文本摘要；以上对会话记录的各种处理操作，统称为AI应用的上下文管理，即让AI理解用户之前的意图。接下来将开启有关RAG部分的AI应用开发教程介绍。一、什么是RAGR... 前面的文章依次介绍了如何截断历史会话的对话记录，包括按照记录数量截断、按照Token长度截断，以及浓缩为摘要截断等等，其中摘要操作又分为三大类：1、使用第三方的摘要库对文本摘要；2、使用在线大模型对文本摘要；3、使用离线大模型对文本摘要；以上对会话记录的各种处理操作，统称为AI应用的上下文管理，即让AI理解用户之前的意图。接下来将开启有关RAG部分的AI应用开发教程介绍。一、什么是RAGR...
- AI正在改变软件研发的工作方式。工程师写代码、写测试、查问题的效率会越来越高。但真正拉开差距的，不只是工具用得快，而是能不能理解业务问题，能不能用数据判断结果，能不能把技术工作和业务改善联系起来。 AI正在改变软件研发的工作方式。工程师写代码、写测试、查问题的效率会越来越高。但真正拉开差距的，不只是工具用得快，而是能不能理解业务问题，能不能用数据判断结果，能不能把技术工作和业务改善联系起来。
- 我们一起来思考一个问题 我们一起来思考一个问题
- 上一篇文章末尾使用了在线大模型压缩文本生成摘要，但该方式会消耗Token，不便初学者长期使用，更好的办法是采用离线大模型来生成文本摘要。一、离线大模型的种类国内常用的离线大模型有阿里Qwen、智谱GLM、深度求索DeepSeek、百度文心等等，以千问的文本大模型为例，又有Qwen1.5-1.8B-Chat和Qwen1.5-0.5B-Chat两种。Qwen1.5是一系列不同大小的解码器语言模... 上一篇文章末尾使用了在线大模型压缩文本生成摘要，但该方式会消耗Token，不便初学者长期使用，更好的办法是采用离线大模型来生成文本摘要。一、离线大模型的种类国内常用的离线大模型有阿里Qwen、智谱GLM、深度求索DeepSeek、百度文心等等，以千问的文本大模型为例，又有Qwen1.5-1.8B-Chat和Qwen1.5-0.5B-Chat两种。Qwen1.5是一系列不同大小的解码器语言模...
- 【算法】强化学习中奖励和损失函数的关系奖励是环境的"评分"，损失函数是优化器的"指导手册"。奖励告诉我们"什么好什么坏"，损失函数告诉优化器"如何调整神经元的权重，让好的动作更可能发生"。在强化学习中，奖励是目标，损失函数是手段，两者缺一不可。 一、前言概念作用对象用途来源奖励 (Reward)策略（Policy）评估动作好坏环境给出损失函数 (Loss)神经网络参数更新网络权重基于奖励构... 【算法】强化学习中奖励和损失函数的关系奖励是环境的"评分"，损失函数是优化器的"指导手册"。奖励告诉我们"什么好什么坏"，损失函数告诉优化器"如何调整神经元的权重，让好的动作更可能发生"。在强化学习中，奖励是目标，损失函数是手段，两者缺一不可。 一、前言概念作用对象用途来源奖励 (Reward)策略（Policy）评估动作好坏环境给出损失函数 (Loss)神经网络参数更新网络权重基于奖励构...
- 那些宣称“没有流程更高效”的团队，大多局限于规模小、人数少、需求简单的场景。一旦项目扩容、跨部门协作增多，缺乏流程约束只会带来需求混乱、责任不清、重复返工等更多的问题，反而拖慢整体效率。 那些宣称“没有流程更高效”的团队，大多局限于规模小、人数少、需求简单的场景。一旦项目扩容、跨部门协作增多，缺乏流程约束只会带来需求混乱、责任不清、重复返工等更多的问题，反而拖慢整体效率。
- 前面两篇文章分别介绍了根据消息数量截断历史对话和根据Token长度截断历史对话，可是这两种方式有两个共同的问题：1、被删去的早期记录可能包含关键信息，直接截断会导致信息丢失。2、原始的对话记录可能存在重复、冗余、拖沓的文字内容。一、为什么要对原始记录做摘要要知道，重复、冗余、拖沓的文字内容并不高效，因为它的信息密度很低，很啰嗦，同样的意思使用更少的文字即可表达，完全没必要照搬原始的对话记录... 前面两篇文章分别介绍了根据消息数量截断历史对话和根据Token长度截断历史对话，可是这两种方式有两个共同的问题：1、被删去的早期记录可能包含关键信息，直接截断会导致信息丢失。2、原始的对话记录可能存在重复、冗余、拖沓的文字内容。一、为什么要对原始记录做摘要要知道，重复、冗余、拖沓的文字内容并不高效，因为它的信息密度很低，很啰嗦，同样的意思使用更少的文字即可表达，完全没必要照搬原始的对话记录...
- 上一篇文章说到按照消息数量来截断历史对话，这种方式有个问题，就是每次对话的内容可长可短，导致固定消息数量的对话内容忽长忽短。历史对话内容不光要存入数据库，还要作为初始提示词发给下次新会话的大模型。太长的提示词不仅冗余，还会消耗大量Token，让用户钱包快速缩水。太短的提示词容纳的信息量不足，难以起到充分记忆的功能。一、为什么统计Token个数而非文字个数改进方式是按照文字长度来截断历史对话... 上一篇文章说到按照消息数量来截断历史对话，这种方式有个问题，就是每次对话的内容可长可短，导致固定消息数量的对话内容忽长忽短。历史对话内容不光要存入数据库，还要作为初始提示词发给下次新会话的大模型。太长的提示词不仅冗余，还会消耗大量Token，让用户钱包快速缩水。太短的提示词容纳的信息量不足，难以起到充分记忆的功能。一、为什么统计Token个数而非文字个数改进方式是按照文字长度来截断历史对话...
- 当Agent开始调用工具、访问系统、执行任务、交付结果之后，企业到底应该如何承接这些能力，今天分享一下如何为企业构建一个Agent适配底座～ 当Agent开始调用工具、访问系统、执行任务、交付结果之后，企业到底应该如何承接这些能力，今天分享一下如何为企业构建一个Agent适配底座～
- 兄弟们，不知道你们有没有一种感觉：我们的工作，正在被AI悄悄“接管”。以前，写一个排序算法要查半天资料；现在，你注释写得够清楚，Copilot、Codex能直接给你生成整个模块。效率是上去了，但一个新的问题也随之而来：当AI成了“主力程序员”，我们这群原本的“码农”，是不是正在变成“AI驯兽师”或者“代码审查员”？最近，我们团队就做了一个大胆的实验：在一个内部项目中，让Codex担当60%的... 兄弟们，不知道你们有没有一种感觉：我们的工作，正在被AI悄悄“接管”。以前，写一个排序算法要查半天资料；现在，你注释写得够清楚，Copilot、Codex能直接给你生成整个模块。效率是上去了，但一个新的问题也随之而来：当AI成了“主力程序员”，我们这群原本的“码农”，是不是正在变成“AI驯兽师”或者“代码审查员”？最近，我们团队就做了一个大胆的实验：在一个内部项目中，让Codex担当60%的...
- Agent能力进入企业之后，Skill会逐渐成为一个绕不开的问题，一个Skill里可能包含任务说明、业务规则、参考模板、处理步骤，也可能包含脚本和工具调用方式。它不是简单的一段提示词，也不只是一个功能入口，更接近某类任务的经验包，今天分享一下企业如何管理团队生成的Skill～ Agent能力进入企业之后，Skill会逐渐成为一个绕不开的问题，一个Skill里可能包含任务说明、业务规则、参考模板、处理步骤，也可能包含脚本和工具调用方式。它不是简单的一段提示词，也不只是一个功能入口，更接近某类任务的经验包，今天分享一下企业如何管理团队生成的Skill～
- 当模型调用从实验脚本走向在线服务，接入层要解决的就不再是“能把请求发出去”这么简单。上游渠道频繁变动、多协议格式差异、Token粒度计费、流量突增时的容错兜底，每一项都牵动着线上稳定性。市场上自称兼容 OpenAI 格式的平台很多，但真正能在生产环境扛住持续压力的并不多。这篇文章从架构设计、路由可靠性、计费细度、协议完备度和企业治理能力五个维度，对当前六种主流接入方案进行了交叉对比。所依据的... 当模型调用从实验脚本走向在线服务，接入层要解决的就不再是“能把请求发出去”这么简单。上游渠道频繁变动、多协议格式差异、Token粒度计费、流量突增时的容错兜底，每一项都牵动着线上稳定性。市场上自称兼容 OpenAI 格式的平台很多，但真正能在生产环境扛住持续压力的并不多。这篇文章从架构设计、路由可靠性、计费细度、协议完备度和企业治理能力五个维度，对当前六种主流接入方案进行了交叉对比。所依据的...
- 桌面Agent进入企业后，管理重点不再只是账号、费用和模型选择，而是AI执行权如何被统一约束。今天分享一下作为CIO如何管理企业AI使用，介绍一下FinSafe如何通过策略托管、终端约束、执行校验和审计追溯，让Agent的工具调用、代码执行和本地访问进入可管理、可审计的企业治理体系。 桌面Agent进入企业后，管理重点不再只是账号、费用和模型选择，而是AI执行权如何被统一约束。今天分享一下作为CIO如何管理企业AI使用，介绍一下FinSafe如何通过策略托管、终端约束、执行校验和审计追溯，让Agent的工具调用、代码执行和本地访问进入可管理、可审计的企业治理体系。
- AI大模型服务的用户很多，它对每个用户的印象仅存在于当前会话中，一旦用户离开当前会话重新开启新的会话，AI会把该用户当作是新用户，而非之前已经对话过的某个用户。也就是说，AI没有持久记忆的功能，它记不住你上次问了什么，也记不住它上次回答了什么。这意味着AI没法从过往的对话中吸取经验，原本纠正了的错误还会继续犯错，原本积累了的知识重开转头就忘。一、历史对话能作为提示词吗？大模型的用户那么多，... AI大模型服务的用户很多，它对每个用户的印象仅存在于当前会话中，一旦用户离开当前会话重新开启新的会话，AI会把该用户当作是新用户，而非之前已经对话过的某个用户。也就是说，AI没有持久记忆的功能，它记不住你上次问了什么，也记不住它上次回答了什么。这意味着AI没法从过往的对话中吸取经验，原本纠正了的错误还会继续犯错，原本积累了的知识重开转头就忘。一、历史对话能作为提示词吗？大模型的用户那么多，...
- AI应用开发会接触很多英文术语，为了方便行文理解，有必要解释一下相关的术语及其缩写，比如下列几个常见的英语单词：一、常见AI英文术语AI：全称 Artificial Intelligence ，意思是人工智能。AI是能自己学习、理解、判断、模仿人的机器智能。LLM：全称 Large Language Model ，意思是大语言模型。LLM是只懂文字的大模型，它只处理文本信息。VLM：全称... AI应用开发会接触很多英文术语，为了方便行文理解，有必要解释一下相关的术语及其缩写，比如下列几个常见的英语单词：一、常见AI英文术语AI：全称 Artificial Intelligence ，意思是人工智能。AI是能自己学习、理解、判断、模仿人的机器智能。LLM：全称 Large Language Model ，意思是大语言模型。LLM是只懂文字的大模型，它只处理文本信息。VLM：全称...
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