AI知识库系统

​ AI知识库系统正在全面渗透各行各业。目前，已经在多个领域见证了其成功应用，包括跨境电商平台的智能客服、教育机构的个性化学习助手、医疗机构的诊断支持系统，以及餐饮行业的智能点餐服务等实际落地案例。

​ 实现AI大模型商用级知识库主要有两种方法：

• 第一种：通过专业知识的再训练或模型微调来增强模型能力，但这种方法需要大量标注数据和计算资源，成本高昂，对个人用户来说不太可行；

• 第二种：在向大模型提问时提供相关背景知识，使模型能够基于这些上下文信息生成更准确的回答。这种知识库构建方法的核心就是RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术。

• 硬件：一张RTX 4090显卡（24GB显存）
• 大语言模型：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B（Qwen 320亿参数Q4量化版DeepSeek-R1蒸馏模型）
• 模型推理框架：vLLM
• 向量模型：text2vec-base-chinese
• Agent智能体框架：LangChain
• 向量数据库：PostgreSQL / PG Vector
• 前端：Vue.js、LogicFlow
• 后端：Python、Django

大语言模型、模型推理框架、向量模型、智能体框架

天润融通企业知识库

https://blog.csdn.net/weixin_45962373/article/details/143804336

AI辅助编程的两种新兴范式

Vibe Coding（氛围编程）和 Agentic Coding（代理式编码）是人工智能辅助软件开发领域的两种新兴范式，它们均依托大型语言模型（LLMs）提升开发效率，但在核心逻辑、人机协作模式和适用场景上存在显著差异。

什么是范式？

“范式”（Paradigm）是科学哲学中由托马斯·库恩（Thomas Kuhn）提出的核心概念，后被广泛应用于各个领域。它指的是在一个领域内被普遍接受的一套“底层逻辑框架”，包含四个核心要素：

1. 核心理念：该领域的基本假设和目标（比如“如何解决问题”）；
2. 方法论：实现目标的标准流程、工具和技术（比如“用什么方法做事”）；
3. 实践规范：判断成果有效性的标准（比如“什么是好的结果”）；
4. 社群共识：被从业者广泛认可并遵循的“默认规则”（比如“大家都这么做”）。

智能编码助手——通义灵码

名词术语

行间建议预测（NES）

行间建议预测（NES，Next Edit Suggestion）是通义灵码AI IDE中的一项智能编程功能。它能够基于你当前编写的代码上下文以及光标位置，动态预测你接下来可能想要进行的代码修改，并直接给出建议。你只需按 Tab键，即可快速接受并完成代码补全，从而显著提升编码效率。

核心功能与使用场景

NES 功能的设计旨在让编码流程更流畅，尤其擅长处理一些重复性或模式化的代码修改任务。下表列出了它的主要应用场景和行为方式：

参考资料

常用的编码大模型

常用的编码大模型的核心功能特点，如下：

1. Doubao-Seed-Code（字节火山引擎）

• 定位：Agentic编程专用模型（协作式全流程开发）
• 核心能力：
  • 256K超长上下文，支持代码仓库级复杂场景理解；
  • 国内首个支持视觉理解的编程模型：可将UI设计稿、截图/手绘草图直接转前端代码，并自主校正样式；
  • 兼容Claude API，现有工具迁移成本极低；
  • 分层定价+缓存优化，使用成本比行业平均低62.7%（生成简单页面仅需0.2元）；
  • 多模态交互：非专业人员可通过自然语言完成全栈开发。

什么是Agent？——人工智能领域的自主任务执行者

Agent（智能体）是一种能够感知环境、自主决策并执行任务的人工智能系统，其核心特征在于自主性、推理能力和工具调用能力。与传统AI模型的被动响应不同，Agent能够独立规划任务流程，通过多步骤交互实现复杂目标，被视为迈向通用人工智能（AGI）的关键路径。以下从定义、核心能力、技术架构及典型应用展开解析：

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一、定义与核心能力

1. 定义
   Agent是具备目标导向的智能实体，能够通过感知环境（如用户指令、数据库信息）动态规划行动路径，调用工具完成任务，并基于反馈优化策略。例如，用户只需提出“订一张去北京的机票”，Agent可自动完成搜索、比价、支付全流程。

2. 核心能力

   • 自主规划：将复杂任务分解为子目标（如网页6中的“生成产品对比报告”需分步搜索、分析、生成）；
   • 工具调用：集成API、数据库、代码解释器等外部工具，突破大模型的静态知识局限（如调用天气API优化旅行建议）；
   • 记忆与学习：通过短期记忆（当前任务上下文）和长期记忆（历史交互数据）优化决策（如Manus根据用户偏好自动调整推荐策略）。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索与文本生成的人工智能技术，通过动态整合外部知识库增强大模型的生成能力，解决传统生成模型的局限性。以下是其核心要点：

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一、核心思想

1. "开卷考试"机制
   RAG赋予大模型动态检索外部知识的能力，使其在回答问题时不再是依赖静态训练数据的“闭卷考试”，而是通过实时检索相关知识片段实现“开卷考试”，显著提升生成内容的准确性和可解释性。

2. 双模块协同工作
   通过检索模块从海量文档中筛选相关上下文（如向量化搜索），再由生成模块结合检索结果生成最终响应，形成“检索-增强-生成”的闭环流程。

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参考资料