MCP 实战：让 Agent 真正调用工具，而不是只会聊天
前言 Phase4 第一篇主文。前面我们已经用 LangGraph 做了 Agentic RAG，掌握了状态、…
Agentic RAG 工作流：把 RAG 从检索管道升级成可控 Agent
这是 Phase3 的收官文章。前面我们已经把 LangChain / LangGraph 的基础、Agent…
从 LangChain 到 LangGraph：Agent 框架基础真正要掌握什么
前言 前置要求：读过 Phase1 的 ReAct / Tool Calling，理解 Prompt、LLM、…
AI工具在医疗健康领域的应用：提升医疗效率的利器
AI工具在医疗健康领域的应用：提升医疗效率的利器 AI工具正在改变医疗健康领域。本文将介绍AI工具在医疗健康中…
Memory RAG：给 RAG 加上状态
前言 前置要求：跑过基础 RAG、混合检索、重排序，了解 ChromaDB、Embedding、LLM 调用。…
AI工具在设计领域的应用：设计师的效率提升指南
AI工具在设计领域的应用：设计师的效率提升指南 AI工具正在改变设计领域。本文将介绍AI工具在设计中的实际应用…
AI工具在教育培训中的应用：提升学习效率的利器
AI工具在教育培训中的应用：提升学习效率的利器 AI工具正在改变教育培训的方式。本文将介绍AI工具在教育培训中…
AI工具在内容创作中的应用：创作者的必备指南
AI工具在内容创作中的应用：创作者的必备指南 AI工具正在改变内容创作的方式。本文将介绍AI工具在内容创作中的…
混合检索、重排序与 RAG 评估深入解析
前置要求：跑过基本 RAG 管道，了解分块、Embedding、检索的基础概念。 …
RAG 管道实战：从跑通到跑好
1. LLM 的两个硬伤，RAG 怎么救 LLM 有两个问题，不是”不够强”，而是&#…