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1. 核心概覽 (Core Overview) 對AI來說，最現(xiàn)實(shí)的挑戰(zhàn)通常不是“寫個(gè)新 Demo”，而是“如何在 50 萬行、沒有文檔、且充滿...
1. 知識圖譜回顧 (Core Recap) 流程與狀態(tài)： 掌握了 Graph 思想，學(xué)會了如何用狀態(tài)機(jī)管理 Agent 的“掛起與恢復(fù)”（Da...
1. 核心概覽 (Core Overview) AI 系統(tǒng)的監(jiān)控不能只看 CPU 和內(nèi)存。你需要監(jiān)控 Token 消耗速率、首字延遲 (TTFT...
1. 核心概覽 (Core Overview) 雖然 OpenAI 和 Claude 很強(qiáng)，但對于金融、醫(yī)療或大型 Java 遺留系統(tǒng)，數(shù)據(jù)不能...
1. 核心概覽 (Core Overview) RAG (檢索增強(qiáng))： 給 AI 一本參考書。它需要時(shí)去翻，知識實(shí)時(shí)，但受限于上下文長度。 Fi...
1. 核心概覽 (Core Overview) 以前，AI 要訪問你的數(shù)據(jù)庫、Jira 或本地文件，你需要給它寫一堆定制化的工具函數(shù)（第三課講的...
上一課我們聊了怎么“編排”流程。今天我們要聊聊，怎么讓 AI 的“知識來源”更準(zhǔn)確。因?yàn)樵趶?fù)雜的項(xiàng)目里，簡單的向量檢索往往會搜出一堆干擾項(xiàng)。 1...
1. 核心概覽 (Core Overview) 我們聊了 ReAct 循環(huán)（思考-行動-觀察）。但在復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景下（如：一個(gè)涉及 10 個(gè)步驟...
1. 知識圖譜回顧 (Core Recap) Day 1-2 (交互層)： 理解了 Token、概率和 CO-STAR 框架。 Day 3-4 ...