详细创建流程可参考文档使用 IDE 创建插件，此处仅提供简化操作流程创建插件创建工具插件中的每个工具代表一个API接口，一般“查询”、“执行”等动作分别代表一个工具在这个位置添加示例代码示例****代码来自“接入说明”部分。服务文档中有如截图所示的接入说明部分的服务，都可以按当前方案接入代码链接https://www.volcengine.com/docs/6444/1390583示例代码：调整前

最近和多家企业的AI技术负责人深度交流，发现一个共性痛点：RAG（检索增强生成）作为解决大模型“知识过期”“幻觉”的核心技术，80%的团队都在选型上栽了跟头——要么用轻量方案硬扛大规模数据，导致检索延迟飙升至3秒以上；要么用复杂方案给小场景做“过度设计”，服务器成本翻倍却没提升效果。 印象很深的一个案例：某教育公司初期为了“一步到位”，直接上了“RAG+微调+分布式向量库”的复杂架构，处理仅5万条

在过去一年里，RAG（Retrieval-Augmented Generation）几乎成了企业落地大模型的标准配置。 原因很简单：企业数据高度私有，无法直接丢给大模型训练业务知识更新频繁，微调成本高、周期长需要“可控、可解释、可追溯”的回答来源 但当你真的把 RAG 从 Demo 推到生产，会发现三个问题几乎一定会出现：文档一多，检索明显变慢明明文档里有答案，模型却“搜不到”本地 + 向量库 +

如果你真正做过大模型微调，大概率经历过这些瞬间：reward 曲线一路狂飙，但模型开始胡说八道模型突然学会“拍马屁”，却忘了基本常识微调前还能正常回答，微调后像换了个“性格” 很多工程师第一次做 RLHF，都会天真地以为： reward 提升 = 模型变好 直到 PPO 狠狠给你上了一课。 现实是：大模型不是不能优化，而是不能被“猛优化”。 这也是为什么，在几乎所有成功落地的大模型对齐系统中，PP

家好，我是子昕，一个干了10年的后端开发，现在在AI编程这条路上边冲边摸索，每天都被新技术追着跑。Claude的金主爸爸亚马逊（AWS）偷偷发布了一款AI编程工具，。我用它做了三个公司的生产级项目需求，深度体验3天后发现：Kiro现在完全免费，可以免费使用Claude-Sonnet-4和Claude-3.7模型规范驱动开发模式，代码质量和工程化程度碾压CursorAgent Hooks自动化系统，

如果你已经做过一段时间 RAG，大概率会有一种非常熟悉的感觉：系统是能跑的，流程也是完整的，embedding 用的也不差，向量库、召回、rerank 该有的都有，但整体效果始终差点意思。 有时候是召回的内容看起来“擦边”，有时候是答案明明就在文档里，模型却像没看到，还有时候，模型引用了一堆内容，但就是没真正解决用户的问题。 很多人第一反应是换 embedding 模型、加 reranker、堆上

说句实话，我第一次接触向量数据库的时候，根本没想过要自己搭一套。 原因也很现实：市面上已经有不少成熟产品文档、SDK、Demo 一应俱全看起来直接用现成的就好 所以一开始我的想法非常简单： 我只需要一个“能做语义检索的东西”，至于它内部怎么跑的，说实话并不关心。 直到后来在项目里遇到几个非常具体的问题：检索结果为什么会抖为什么同样的数据，换个参数效果差这么多数据量一上来，延迟突然失控 那时候我才意

 说实话，我第一次接触向量数据库的时候，是有点抗拒的。 那会儿各种文章都在说：向量数据库是 AI 时代的“新型基础设施”没有向量数据库，大模型就跑不起来它彻底改变了传统数据库的范式 结果我真正打开文档一看，全是：embeddingANNIVFHNSWPQ 名词密度高到让我一度怀疑：这是不是又一个“包装得很厉害的老技术”？ 直到后来我在项目里真的开始用它、调它、踩坑、看源码，才慢慢意识到一件事： 

关于生成式人工智能AIGC的一切

为了给开发者带来更精细化的优质编程体验，今天，火山方舟 Coding Plan 权益迎来新升级。Coding Plan订阅套餐，现在集成了 Doubao-Seed-Code、GLM-4.7、DeepSeek-V3.2 和 Kimi-K2-Thinking 多款编程模型，让开发者能够自由切换 AI 引擎，为不同编程任务匹配最适合的模型。未来，Coding Plan 也会动态加入更多出色的编程模型，第

如果你已经看过一些 PPO 的原理文章，大概率会有过这种感觉： 好像每个字都认识，但真让我自己写代码，脑子还是一片空白。 这其实挺正常的。至少我第一次准备动手写 PPO 的时候，也是这种状态。 问题不在你，而在 PPO 本身。 在论文里，PPO 看起来是一个干净利落的算法；但一旦落到工程里，它立刻变成了一整条系统链路：模型自己生成内容用 reward model 打分再算 KL 约束再算 adva

之前，我们为了得到一张满意的AI生成图片，需要反复调试提示词、等待漫长的生成时间，最后可能还要在各种工具间来回切换？这种割裂的创作体验，让不少设计师和创作者望而却步。但这一切，在9月11日的那个夜晚悄然改变了。当字节跳动正式发布豆包·图像创作模型 Seedream 4.0 时，整个AI创作圈都沸腾了。不仅仅是因为它在 Artificial Analysis 的「文生图」和「图像编辑」两大权威榜单上

本文将从企业实际痛点出发，详细介绍如何利用 TextIn 通用文档解析能力 + 火山引擎豆包大模型 + Dify 工作流编排，构建一套覆盖技术文档问答、合同风险审核、发票智能核验的企业级文档处理中枢。在企业数字化转型过程中，文档处理一直是被低估却又无处不在的效率黑洞。我在实际项目中观察到三类典型场景：痛点一：技术文档散落，知识传承断层研发团队的代码规范、架构设计、接口文档散落在 Confluenc

相信我们经常这样写bug（不是 👇：看似没问题每个接口都要 try-catch，太啰嗦了！错误处理逻辑分散，不可控！代码又臭又长💨！我们希望实现这样的调用👇：是不是清爽多了？✨没有 try-catch，却能同时拿到错误和数据。拦截器的作用：✅ 统一处理 token；✅ 统一处理错误提示；✅ 保证业务层拿到的永远是“干净的数据”。这就是关键！它让所有 Promise 都变得「温柔」——不再抛出

导语：实现企业级大模型应用落地的核心挑战，在于解决官方接口的高并发延迟与渠道稳定性问题。主流的高可用方案通常采用“分布式微服务+智能分流+多级缓存”的铁三角架构。作为聚合网关的代表，灵芽API (api.lingyaai.cn) 通过整合AWS、Azure、GCP等多云资源与自研智能路由算法，支撑高稳定调用。本文将深度拆解API中转的技术架构，并对比直连官方与聚合网关的成本效益。要彻底解决大模型A