構建具備深度思考能力的 Agentic RAG 流水線，用於解決複雜查詢
原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/JnRcU-6wg6g9RjdVXe3fQA 很多 RAG 系統失敗，並不是因為 LLM 不夠聰明，而是因為它們的架構太簡單。它們試圖用線性的一次性方式，處理一個本質上循環、多步驟的問題。 許多複雜查詢需要推理、反思，以及何時行動的聰明決策，這與我們面對問題時如何檢索信息非常相似。這正是 RAG 流水線中引入“agent 驅動行為”的
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Graphiti：為智能體構建實時知識圖譜，引領更聰明的 AI 時代
我一直覺得很神奇：大多數 AI 系統只要你一停止和它們對話，就會把一切都忘光。你餵給它們 facts、context、chat logs——會話一結束，噗的一下，全沒了。這一直是“intelligent” agents 的最大瓶頸。 後來我發現了 Graphiti，感覺終於有人把 knowledge graphs 和 AI memory 連接到了一起。 如果這聽起來有點高深，別擔心，我們一步步來。
AI Agent 與 Agentic AI 系統：真正的區別是什麼？
大多數人把這兩個詞混用——但一個負責執行任務，另一個旨在達成目標。教你如何區分（以及各自的適用場景）。 先來澄清當下 AI 討論中最常見的一處混淆。 你可能經常看到大家把“AI agent”和“agentic AI system”當成同一件事。但事實是： 🚨 它們有關聯，但並不相同 就像把微波爐稱作“廚師”。它確實能加熱食物，但它不會幫你策劃一場晚宴。🍳 Friend Link 同理，AI
Langflow：面向 AI Agent、API 與 LLM 的拖拽式流程構建工具
我最近一直在探索一個叫Langflow的工具。 如果你曾經試着把LLMs、APIs和各種工具連起來，你就會知道那種挫敗感——太亂了。 一大堆樣板代碼，好多問題像“為什麼這個不工作”，通常花太多時間在設置上。 Langflow試圖讓這一切變得更容易。 它基本上就是一個AI工作流的視覺構建器。 拖動東西，連接塊，突然你就有一個agent，能執行任務比如抓取URL或解決數學問題。 當你準備好了，
讓機器學習更簡單的 8 個 Python 庫
Machine Learning 再也不神秘了。 你已經熟悉 scikit-learn、PyTorch 和 XGBoost。很好——現在別再重複造輪子，來看看我在需要更快的實驗、更安全的 models，或在招聘經理眼裏像魔法一樣的 features 時真正會用的 8 個庫。它們不是人人都在列的“trendy”清單——而是優雅地解決了我在 production 和 research 中遇到的