智能对话系统

AI智能体（Agent）开发正在从简单的Prompt链式调用演变为复杂的状态图编排。LangGraph作为LangChain团队推出的Agent编排框架，基于有向无环图（DAG）和…

AI智能体（Agent）在实际业务场景中往往需要完成多步骤、有依赖关系的复杂任务，单纯依靠大模型的单轮对话能力难以满足需求。LangGraph作为LangChain推出的工作流编排…

AI智能对话系统做不好多轮对话，大多数问题出在状态管理上：模型记不住三句话之前说过的约束条件，改了需求又把旧值带回来，或者上下文一长直接超出窗口限制。这篇文章针对大模型驱动的智能对…

大模型智能对话系统是AIGC应用落地最直接的产品形态，从客服机器人、办公助手到企业知识问答，底层能力基本一致：理解用户意图、维护多轮上下文、必要时调用工具，再生成自然语言回复。本文…

智能对话系统的落地难点不在模型本身，而在如何让大模型基于私有知识给出可靠答案。RAG检索增强生成是目前工程上最成熟的方案：先把文档切成片段并向量化，用户提问时先检索相关片段，再把片…

AI Agent多工具协作编排的核心挑战 AI Agent在实际业务场景中面临的核心问题不是单个模型的推理能力，而是多工具调用的编排效率。当一个Agent需要同时操作数据库查询、A…

Prompt工程是自然语言处理领域中控制大语言模型输出的核心技术。在智能对话系统开发中，提示词的质量直接决定模型回答的准确性和可用性。本文围绕Prompt工程在实际项目中的架构设计…

为什么Prompt工程决定大模型调用质量 大模型开发中，模型能力只是基线，Prompt工程才是决定输出质量的关键杠杆。同一个GPT-4o或Claude模型，不同的Prompt写法可…

Prompt工程的核心价值与常见误区 Prompt工程是AIGC应用落地中最直接的投入产出环节。大模型的能力上限由训练数据决定，但实际输出质量很大程度上取决于Prompt的设计。同…

Prompt工程是大模型开发中投入产出比最高的环节。同样的模型，不同的Prompt设计可以导致输出质量差距数倍。本文以实际项目中常见的结构化输出场景为例，拆解Prompt工程的操作…