全栈研发笔记

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2025 年 11 月

LangChain 大模型应用开发框架核心组件详解

2025-11-19

人工智能 #LangChain#LLM#RAG#Agent#LCEL#向量数据库
LangChain 将提示词、模型调用、输出解析、链式编排、记忆、工具、智能体和检索封装成可组合组件。围绕这些组件讲清大模型应用从简单调用到 RAG 和 Agent 的实现方式、适用场景与常见坑。
ReAct 与 Reflexion：让 LLM Agent 会推理、会行动、会复盘

2025-11-18

人工智能 #LLM#Agent#ReAct#Reflexion#Chain-of-Thought#LangChain#Prompt Engineering
大语言模型在复杂任务中容易遇到幻觉、信息过期、规划不足和错误传播问题。ReAct 通过“推理 + 行动 + 观察”让模型调用外部工具完成多步任务，Reflexion 再加入评估、反思和记忆，让 Agent 能从失败轨迹中改进下一次尝试。
AI 工程核心概念：训练、推理、Transformer 与性能优化

2025-11-13

人工智能 #AI 修图#Transformer#大语言模型#模型训练#模型推理#量化#KV Cache#模型蒸馏
围绕 AI 工程中最常见的训练、推理、Transformer 架构和性能优化手段展开，讲清模型从数据到服务的完整链路，以及并行、量化、蒸馏、缓存等方案分别解决什么问题。
CodeWiki 如何用层次化模块拆解生成仓库级代码文档

2025-11-12

软件工程 #CodeWiki#LLM#代码文档#层次化模块拆解#代码理解#仓库级文档
CodeWiki 的核心思路是把大型代码仓库拆成多层模块，让大语言模型先理解底层代码，再逐层汇总成系统级文档。重点讲清仓库级代码文档生成的难点、层次化模块拆解的工作机制、工程落地流程和常见坑。
用 Sora2 制作制造业企业宣传片的分镜与提示词工作流

2025-11-07

人工智能 #Sora2#AI视频#企业宣传片#提示词#分镜脚本#旁白一致性#剪辑
企业宣传片不能只靠一句“电影级画面”生成，关键在于分镜拆分、视觉风格统一、旁白声线控制和后期拼接。围绕制造业企业宣传片，拆解一套适合 Sora2 的 1 分钟成片制作流程，并给出可直接改写的提示词模板。
RAG 检索增强生成：从工作原理到架构优化

2025-11-07

人工智能 #RAG#大语言模型#向量检索#RAG-Fusion#Embedding#Prompt 注入#知识库
RAG 通过“先检索外部知识，再让大语言模型生成回答”的方式缓解幻觉、知识过期和私有数据接入问题。内容覆盖 RAG 的基础架构、常见故障、RAG-Fusion、多路检索、索引优化、安全防护和未来演进方向。
用代码执行降低 MCP Agent 的工具调用成本

2025-11-05

人工智能 #AI Agent#MCP#LLM#工具调用#代码执行#沙箱
MCP 让 AI Agent 能连接大量外部工具，但工具定义和中间结果会快速占满上下文窗口。代码执行范式把 MCP 工具封装成代码 API，让 Agent 通过编写代码完成工具组合，从而减少 Token 消耗、降低延迟，并改善大数据处理、隐私保护和状态持久化。

2025 年 10 月

RAG 文档分块策略实战：从固定长度到混合分块

2025-10-29

人工智能 #RAG#Chunking#向量检索#Embedding#LangChain#语义分块
RAG 的召回质量很大程度取决于文档如何分块。围绕中文知识库场景，系统讲解固定长度、句子、递归、结构感知、语义、主题、父子段和混合分块的原理、代码实现、适用场景与调参方法。
基于 Spring AI Alibaba 构建 Java 版 DeepResearch 的架构与实践

2025-10-28

后端 #Spring AI Alibaba#DeepResearch#RAG#MCP#Multi-Agent#Elasticsearch#Redis#Langfuse
DeepResearch 可以把用户问题拆解为搜索、规划、分析、代码处理、RAG 检索和报告生成等多个步骤。围绕 Spring AI Alibaba Graph 的 Java 实现，讲清整体节点编排、混合 RAG、搜索工具、MCP 扩展、连续对话、报告导出和部署方式。
DeepSeek-OCR-WebUI 可视化 OCR 工作台部署与使用指南

2025-10-25

人工智能 #DeepSeek-OCR#OCR#WebUI#文档识别#图像识别#Gradio
DeepSeek-OCR-WebUI 把 OCR 模型封装成可视化工作台，适合处理截图、扫描件、PDF 页面和表格图片。这里从工作流程、核心功能、适用场景、部署方式和常见问题几个角度讲清楚它怎么用、适合解决什么问题。