AI-牧云

怀璧慎显，博识谨言。

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以下是 AI 相关的文章

2026-04-20
RAG 系统构建全指南：从 Embedding 原理到高召回率实战在大型语言模型（LLM）应用落地的浪潮中，检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）已成为解决模型幻觉、知识过时及领域专业性问题的事实标准。然而，许多开发者在构建 RAG 系统时，往往只关注大模型的生成能力，却忽视了底层知识库构建与检索精度的核心地位。
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2026-04-20
深入解析 Embedding 维度：从原理到 Spring AI 实战在构建基于大语言模型（LLM）和向量检索（RAG）的应用时，Embedding（嵌入）是连接自然语言与机器理解的桥梁。而 Embedding 维度（Dimension）则是决定系统性能、精度与成本的核心参数。本文将结合 Qwen 系列模型与 Spring AI 框架，全面解析 Embedding
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2026-04-20
Agent注入攻击 Agent 注入攻击（Agent Injection Attack）是随着大型语言模型（LLM）和自主智能体（AI Agents）普及而出现的一种新型安全威胁。它本质上是传统 Web 安全中“注入攻击”（如 SQL 注入、命令注入）在 AI 领域的演变和扩展。一、什么是 Agent 注入攻击？
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2026-04-07
多智能体（Multi-agent） Multi-agent 将复杂的应用程序分解为多个协同工作的专业化Agent。与依赖单个Agent处理所有步骤不同，Multi-agent架构允许你将更小、更专注的Agent组合成协调的工作流。 Multi-agent系统在以下情况下很有用：单个Agent拥有太多工具，难以做出正确的工具选择决策
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2026-04-07
人工介入（Human-in-the-Loop）人工介入（HITL）Hook 允许你为 Agent 工具调用添加人工监督。当模型提出需要审查的操作时——例如写入文件或执行 SQL——Hook 可以暂停执行并等待人工决策。它通过检查每个工具调用并与可配置的策略进行比对来实现。如果需要人工干预，Hook 会发出中断（interrupt）来暂停执行。
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2026-04-07
上下文工程（Context Engineering）一、定位与设计哲学：底层引擎 vs 业务驾驶舱在 Spring AI 的架构中，与大语言模型（LLM）交互的 API 被清晰地划分为两层：
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2026-04-07
RAG、工具调用、斜杠命令、Skills 与 MCP：大模型能力扩展技术全景解析在构建企业级 AI 应用时，开发者常面临一个核心问题：如何让大模型突破自身局限，安全、高效地访问外部知识与执行真实世界操作？为此，业界发展出多种互补的技术机制——RAG、工具调用（Tool Calling）、斜杠命令（Slash Commands）、Skills 和 MCP。它们看似相似，实则定位
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2026-04-07
Memory 短期记忆概述记忆可以让 Agent 记住之前的会话内容。对于 AI Agent，记忆至关重要，因为它让它们能够记住先前的交互、从反馈中学习并适应用户偏好。随着 Agent 处理更复杂的任务和大量用户交互，这种能力对于效率和用户满意度都变得至关重要。短期记忆让你的应用程序能够在单个线程或会话中记住先前的交
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2026-04-07
Spring AI Alibaba 中的 read_skill：实现智能体技能按需加载的核心机制在构建企业级 AI 智能体（Agent）时，如何让模型既能灵活调用外部工具，又能避免上下文过载，是落地复杂业务场景的关键挑战。Spring AI Alibaba 通过其独特的 Skill（技能）体系和渐进式披露（Progressive Disclosure）设计，优雅地解决了这一问题。其中，r
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2026-04-03
Skills 技能 Skills 是可复用的指令与上下文包，智能体在相关任务时会自动发现并使用。通过 SkillRegistry 管理技能、SkillsAgentHook 注册 read_skill 工具并注入技能列表到系统提示，模型在需要时调用 read_skill(skill_name) 按需加载完整内容。核心概
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