在當(dāng)今信息爆炸的時代，如何高效地從海量復(fù)雜格式的數(shù)據(jù)中獲取準(zhǔn)確的信息并生成有用的回答，成為了企業(yè)和個人面臨的重要挑戰(zhàn)。RAGFlow作為一款開源的RAG（RetrievalAugmentedGeneration）引擎，應(yīng)運而生，為解決這一問題提供了強大的解決方案。什么是RAGFlow？[RAGFlow]是一款基于深度文檔理解構(gòu)建的開源RAG引擎。它的核心目標(biāo)是為各種規(guī)模的企業(yè)及個人提供一套精簡的RAG工作流程。通過結(jié)合大語言模型（LLM），RAGFlow能夠針對...

在數(shù)字化辦公席卷全球的今天，文檔解析技術(shù)已成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵瓶頸。面對海量的合同、報告、論文等文檔資料，傳統(tǒng)解決方案要么速度緩慢，要么錯誤百出。5月22日，字節(jié)跳動開源的全新文檔解析模型Dolphin橫空出世，憑借僅322M參數(shù)的輕量級架構(gòu)，在性能上實現(xiàn)了對GPT4.1、Claude3.5等重量級模型的全面超越！github:https:github.combytedanceDolphin在線Demo:http:115.190.42.15:8888dolphin下面開始部署指南：一、安裝依...

一、大模型是什么？大模型（LargeModel），全稱“大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型”，是一種參數(shù)規(guī)模龐大、訓(xùn)練數(shù)據(jù)海量的深度學(xué)習(xí)模型。它通常包含數(shù)十億甚至數(shù)千億個參數(shù)，例如OpenAI的GPT3擁有1750億參數(shù)，而華為盤古大模型參數(shù)規(guī)模更是達到千億級別。這些模型通過訓(xùn)練互聯(lián)網(wǎng)上的海量文本、圖像、音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)復(fù)雜的模式和特征，從而具備強大的泛化能力和多任務(wù)處理能力。大模型的核心特點可概括為：參數(shù)量龐大：傳統(tǒng)模型參數(shù)通...

各位職場人、開發(fā)者、創(chuàng)意工作者注意了！那個曾因內(nèi)測邀請碼炒至10萬元天價的國產(chǎn)AI智能體平臺Manus，終于在5月13日宣布全球用戶無門檻開放注冊！即日起，無需排隊或邀請碼，每天免費執(zhí)行一項任務(wù)，還能領(lǐng)取1000積分大禮包！這意味著，人人都能擁有一個24小時待命的AI超級助手，徹底告別低效手動操作！一、Manus究竟有多顛覆？作為全球首款通用型AI智能體，Manus突破傳統(tǒng)AI的“對話式交互”，實現(xiàn)從思考→規(guī)劃→執(zhí)行的全鏈路任...

一、LangGraph：重新定義AI代理開發(fā)LangGraph是由LangChain團隊開發(fā)的開源框架，專為構(gòu)建狀態(tài)化、多代理（MultiAgent）系統(tǒng)而設(shè)計。它通過圖結(jié)構(gòu)（Graph）實現(xiàn)復(fù)雜的動態(tài)工作流，尤其擅長與大型語言模型（LLMs）結(jié)合，支持循環(huán)、持久性、人工干預(yù)等核心功能，被視為AI代理開發(fā)的“終結(jié)者”。核心定位：LangChain生態(tài)的重要成員：與LangChain無縫集成，但也可獨立使用。突破傳統(tǒng)DAG限制：傳統(tǒng)框架依賴有向無環(huán)圖（DAG），而LangG...

引言隨著大模型技術(shù)的爆發(fā)，AIAgent（智能代理）逐漸成為落地應(yīng)用的核心載體。它不僅能理解語言，還能自主規(guī)劃、調(diào)用工具、執(zhí)行任務(wù)，真正讓大模型從“語言模型”升級為“行動助手”。然而，面對市面上眾多的Agent開發(fā)框架，開發(fā)者該如何選擇？本文梳理了9大主流框架，解析其核心特性與差異，助你快速找到適合的工具！一、主流Agent開發(fā)框架盤點1.LangChain核心定位：行業(yè)標(biāo)桿級框架，支持復(fù)雜任務(wù)鏈設(shè)計，集成能力極強。特點：...

引言在AI技術(shù)蓬勃發(fā)展的今天，大模型Agent（如GPT4、Claude等）需要頻繁與外部工具、其他Agent甚至云端服務(wù)交互。如何高效、安全地完成這些通信？答案藏在JSONRPC2.0這一看似“古老”卻煥發(fā)新生的協(xié)議中。本文將解析為何JSONRPC2.0成為大模型Agent傳輸協(xié)議的“寵兒”，并揭秘其核心優(yōu)勢。一、JSONRPC2.0是什么？JSONRPC2.0是一種基于JSON的輕量級遠(yuǎn)程過程調(diào)用（RPC）協(xié)議，誕生于2010年。它通過簡單的請求響應(yīng)機制，允許客戶端...

引言在AI智能體（Agent）爆發(fā)的時代，谷歌與Anthropic兩大巨頭分別推出了A2A（AgenttoAgentProtocol）和MCP（ModelContextProtocol）框架，試圖解決AI生態(tài)中的核心問題。但這兩者究竟有何不同？誰更可能成為未來的標(biāo)準(zhǔn)？本文將從設(shè)計目標(biāo)、技術(shù)原理、應(yīng)用場景等多維度解析二者的差異，并探討其對開發(fā)者與企業(yè)的影響。一、本質(zhì)區(qū)別：協(xié)作VS工具1.A2A：讓智能體“對話”谷歌A2A的核心目標(biāo)是打破智能體間的壁壘，讓不同框架、供應(yīng)...