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AI 生成代码的真实安全风险：使用趋势、漏洞特征与治理框架

AI 生成代码已经进入真实项目，但功能正确不等于安全可靠。围绕 GitHub 开源项目与 CVE 修复数据，梳理其使用趋势、漏洞类型、攻击面特征，并给出评测、模型增强和人机协同治理方案。

发布于 2025-12-19
开源项目 #GitHub#RAG#AI Agent#MCP#Draw.io#AGENTS.md#HumanLayer#Resume Matcher

8 个 AI 与效率方向的 GitHub 开源项目：从知识库到编程 Agent

介绍 8 个 AI 与效率方向的 GitHub 开源项目，覆盖企业知识库、AI 画图、AI 编程 Agent、智能体安全、人机协作、简历匹配和轻量看板等场景，并说明它们适合解决什么问题。

发布于 2025-12-13
人工智能 #AI Agent#LLM#LangGraph#AutoGen#Semantic Kernel#MCP#RAG#smolagents

AI Agent 学习路线：6 个 GitHub 开源项目怎么选

AI Agent 学习容易卡在框架太多、概念太散、案例太杂。这里按底层原理、实战案例、课程体系、企业级开发和多框架对比六个方向，梳理 6 个适合系统学习智能体开发的 GitHub 开源项目。

发布于 2025-12-09
人工智能 #MCP#LLM#JSON-RPC#Function Calling#RAG#MySQL#AI Agent#uv

MCP 原理解析与数据库智能查询实践

MCP 是连接大语言模型与外部工具、数据源的开放协议。围绕 MCP 的设计理念、Client/Server 架构、JSON-RPC 通信机制、Stdio/SSE/Streamable HTTP 传输方式，以及数据库智能查询场景中的 Server 设计、安全控制和工程化实现展开讲解。

发布于 2025-12-08
人工智能 #Deep Research#AI Agent#RAG#Web Exploration#Report Generation#多源数据融合#数据分析

Deep Research Agent 架构拆解：从 RAG 到多源数据分析助手

Deep Research 是一种面向复杂研究任务的 AI Agent 范式，它把任务规划、多轮检索、网页探索、证据整合和报告生成串成闭环。围绕 RAG 到 Deep Research 的演进、四大核心模块、评测方法、主流系统局限，以及结构化私域数据与公域信息融合的方案展开讲解。

发布于 2025-11-28
人工智能 #UltraRAG#RAG#MCP#YAML#多模态#MinerU#VisRAG#PDF解析

UltraRAG：基于 MCP 和 YAML 配置的 RAG 框架实践

UltraRAG 把检索、生成、评估等 RAG 组件封装成独立的 MCP Server，再用 YAML 配置组织 Pipeline。它适合快速搭建可复现的 RAG 实验流程，尤其适合需要处理 PDF、图表、表格和多格式文档的知识问答场景。

发布于 2025-11-19
人工智能 #LangChain#LLM#RAG#Agent#LCEL#向量数据库

LangChain 大模型应用开发框架核心组件详解

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。

发布于 2025-11-19
人工智能 #RAG#大语言模型#向量检索#RAG-Fusion#Embedding#Prompt 注入#知识库

RAG 检索增强生成：从工作原理到架构优化

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。

发布于 2025-11-07
人工智能 #RAG#Chunking#向量检索#Embedding#LangChain#语义分块

RAG 文档分块策略实战：从固定长度到混合分块

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。

发布于 2025-10-29
后端 #Spring AI Alibaba#DeepResearch#RAG#MCP#Multi-Agent#Elasticsearch#Redis#Langfuse

基于 Spring AI Alibaba 构建 Java 版 DeepResearch 的架构与实践

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。

发布于 2025-10-28