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Optimization

能将 Docker 容器大小减少 80% 的人工智能工具

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如何通过 Docker Shrink 优化容器并节省时间和金钱 在容器化应用主导的现代范式中，有效处理 Docker 容器是开发人员和组织面临的主要问题之一。这导致了大型 Docker 镜像，从而造成更高的存储费用、较长的构建时间以及生产环境中的其他问题。 Docker Shrink 是解决这些问题的新方案，它是一个创新工具，利用人工智能来解决这些问题。作为一个亲身经历过大型 D

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2025 年最著名的 21 个 RAG 框架

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通过高级检索增强生成技术革新人工智能 披露：我使用GPT搜索。整篇文章仍由我草拟。我的写作风格倾向于自信和分析性，相比之前的文章，不依赖于ChatGPT辅助写作。感谢您与我一起参与这段旅程，我希望在未来几年继续为您提供价值！通过支持我来提供建议。 截至2025年1月4日， 免责声明：[类似](https://sebastian-petrus.medium.

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更智能的人工智能秘诀：探索模型上下文协议 (MCP)

生成式 AI 模型变得越来越复杂，但在交互中管理上下文的挑战仍然至关重要。模型上下文协议 (MCP) 是一种在与生成式 AI 系统（如 ChatGPT）交互时有效维护和利用上下文的结构化方法。它影响着 AI 系统的技术性能和整体用户体验。 什么是模型上下文协议？ 模型上下文协议（MCP）是一套指导方针或机制，允许人工智能系统在会话或对话中记住和管理上下文。它在聊天机器人、个

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构建人工智能代理，实现企业级软件开发自动化：实用视角

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Randy Zhang 和 Shamin Aggarwal Agentic AI 是一款基于大型语言模型（LLMs）的软件应用，通过模拟类人推理和决策来自动化任务。它在自动化小型和简单脚本的软件开发方面显示出了显著的能力 [1]。AI 代理能否用于自动化企业级软件开发？在大型复杂的软件开发环境中，我们会遇到什么样的挑战？ 企业级软件项目通常是旨在满足复杂业务需求的大规模软件开发计划。这

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使用光标人工智能实现简单的 YouTube 视频摘要应用程序

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介绍 Cursor AI 正在通过将先进的人工智能集成到熟悉的编码环境中，彻底改变软件开发。作为 Visual Studio Code (VS Code) 的一个分支，Cursor AI 保留了开发者所喜爱的用户友好界面和广泛的生态系统，同时通过 OpenAI 的 ChatGPT 和 Claude 等模型增强了功能。

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如何利用人工智能制作更可靠的报告--技术指南

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技术指南，分享我与AI合作的经验 在过去的一年里，我一直在经营自己的AI软件开发和咨询公司，与各种客户合作——从创业公司创始人到学术界人士。在此期间，我承担了来自多个领域的项目，包括数字营销、SaaS和网络安全。尽管每个项目的目标和目的各不相同，但一个共同的请求是需要使用AI为利益相关者或最终客户创建可靠的报告。几乎所有客户在项目中都有一个里程碑是制作报告。 通过这些经验，我

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介绍 LightRAG：检索增强一代的新时代

介绍 LightRAG：检索增强一代的新时代

在快速发展的自然语言处理领域，检索增强生成（RAG）系统已成为提供准确、上下文丰富的响应的关键。然而，传统的 RAG 系统在更新知识库或处理复杂查询时，往往面临效率低下的问题。 引入 LightRAG，这是一个新颖的系统，旨在通过提供高效、增量更新和优化的检索过程来解决这些挑战。 传统 RAG 系统的问题 在我们深入了解 LightRAG 之前，先来理解一下我们为什么

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大型语言模型变得更小了

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这将如何改变软件初创企业的游戏规则 本文与 David Meiborg 共同撰写。 *TLDR: 大型语言模型（简称 LLMs）目前体积庞大，运行成本高，并且具有 显著的碳足迹。然而，最近在模型压缩和系统级优化方法上的进展可能会增

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追求生产质量 Graph RAG：开始容易，完成难

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克服图形 RAG 生产化的挑战 当我阅读最近在 VentureBeat 上关于 Glean [刚刚在最新融资轮中获得超过 2.6 亿美元的文章](https://venturebeat.com/data-infrastructure/how-to-take-advantage-of-a-generative-tool-fueling-gleans-260m-raise-grap

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检索增强生成：方法、最新进展和优化策略

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⭐ RAG 在知识密集型场景或需要持续更新知识的特定领域应用中尤其有用。最近，RAG 因其在对话代理中的应用而受到广泛关注。 📌 参考研究主要集中在当前的 RAG 方法及其不同组件、最新进展（SOTA）、应用、检索、生成、增强技术的评估上。 随着 RAG 系统从简单到高级再到模块化的演变，每个阶段都是为了应对特定用例的增强而出现的。 ![](https://images.wese

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