检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统已经成为当前AI领域的重要技术范式，它将信息检索与大型语言模型相结合，显著提升了生成内容的准确性和相关性。在RAG系统中，文档解析（Document Parsing）作为索引流程的关键环节，直接影响着后续检索和生成的质量。本文将深入探讨RAG系统中的文档解析流程，涵盖从原始文档处理到最终向量化索引的完整过程，

多模态任务正成为AI领域的前沿方向，大型语言模型(LLM) Agent如何整合视觉、听觉等多模态信息进行复杂推理，是构建通用人工智能的关键挑战。本文将深入探讨LLM Agent在多模态任务中的推理机制，从基础架构到高级策略，并提供实用的代码实现方案。不同模态数据（文本、图像、音频等）具有异构性，如何建立统一的语义表示空间是首要挑战。研究表明，跨模态嵌入对齐能提升15-30%的跨模态检索准确率。早期

检索增强生成(RAG)系统正成为企业级AI应用的核心架构，Spring AI提出的模块化RAG架构通过清晰的阶段划分和标准化接口，为开发者提供了高度灵活的实现框架。本文将深入剖析该架构的核心设计，并详细讲解预检索、检索和后检索三个阶段的具体职责与技术实现。Spring AI的模块化RAG架构采用管道过滤器模式，将整个流程分解为三个明确定义的阶段，每个阶段包含多个可插拔组件：意图澄清：解析用户问题的

"涌现能力"(Emergent Abilities)是指当语言模型规模超过某个临界点时，突然表现出的在小模型中不存在的新能力。这种现象已成为大语言模型(LLMs)研究中最引人注目的特征之一。本文将系统剖析涌现能力的本质，详细解读三种典型表现，并深入探讨其背后的可能成因。涌现能力指模型在达到一定规模阈值后，性能不是线性或对数线性提升，而是突然表现出质的飞跃。这种现象类似于物理学中的"相变"，具有以下

Agent智能体（智能代理）是指能够感知环境并通过自主行动实现特定目标的计算实体。在人工智能领域，Agent是一个核心概念，它代表了能够自主决策和行动的软件或硬件系统。自主性(Autonomy): 能够在没有直接干预的情况下运作，并对其行动和内部状态有控制权反应性(Reactivity): 能够感知环境并对环境变化做出及时反应主动性(Proactiveness): 不仅对环境做出反应，还能够主动追

在当今的人工智能应用中，多轮对话系统已经成为提升用户体验的关键技术。无论是客服机器人、智能助手还是教育应用，能够理解上下文并进行连贯对话的系统都显得尤为重要。本文将深入探讨如何实现AI多轮对话功能，并解决对话记忆持久化这一关键问题。多轮对话(Multi-turn Dialogue)是指系统能够理解并记住用户在连续多次交互中提供的信息，并基于这些上下文信息做出合理回应的能力。与单轮对话(每次交互都是