大模型技术实战 – 第 4 页

AI Agent 框架对比：AutoGen vs CrewAI vs LangGraph，2026 年多智能体开发怎么选？

2026年9月30日2026年5月12日作者 sayamber

多智能体（Multi-Agent）系统正在成为 AI 应用的核心架构。面对 AutoGen、CrewAI、LangGraph 三大主流框架，到底该选哪个？本文从实战角度深度对比，附完整代码示例。

2026年9月30日2026年5月11日作者 sayamber

我同时开了4个 AI 编程工具的付费订阅，测了一个月，踩了很多坑，也发现了真实的差距。这篇文章不聊参数，只聊实际编程体验。

2026年9月30日2026年5月11日作者 sayamber

你有没有遇到过这种场景：公司文档几百份，员工问个问题要翻半天；ElasticSearch 关键词搜索答非所问；RAG 系统回答质量差得要命。根源往往只有一个——Embedding 没用对。

2026年9月30日2026年5月8日作者 sayamber

企业里 80% 的数据是非结构化的：合同扫描件、产品图片、会议截图、PDF 文档……这些数据如果靠人工处理，成本高到离谱。本文实战用多模态大模型 + OCR 搭建自动化处理流水线，把处理效率提升 20 倍。

2026年9月30日2026年5月8日作者 sayamber

当你的向量数据从百万级飙到亿级，单机 Milvus 开始喘气了？本文手把手带你部署 Milvus 集群，并实战混合检索（向量 + 标量过滤），让推荐系统、RAG 应用轻松抗住高并发。

2026年9月30日2026年5月7日作者 sayamber

告别 BI 工具的高昂授权费和繁琐配置。用 Streamlit + 大模型 API，不到 200 行代码就能搭建一个”自然语言查数据”的 AI 分析平台。业务人员说人话，AI 帮你出图表。

2026年9月30日2026年5月7日作者 sayamber

DeepSeek-R1 发布后，”深度思考”成了大模型圈最火的关键词。本文带你从零搭建一个本地运行的 DeepSeek-R1 推理助手，支持多轮对话、思维链可视化，全程只需 5 步。

2026年9月30日2026年5月6日作者 sayamber

同时用 DeepSeek、通义千问、混元，到底哪个在你的业务场景效果最好？手把手搭建一个自动 A/B 测试框架，用数据说话。

2026年9月30日2026年5月6日作者 sayamber

用 Function Calling 把企业内部 API 串联成自动化工作流，附完整 Python 代码。

2026年9月30日2026年5月5日作者 sayamber

基础 RAG（向量检索 + 大模型生成）只能做到 60-70% 的回答准确率。本文分享我在生产环境中验证有效的 RAG 进阶方案：混合检索 + 重排序，让回答准确率突破 90%。