最近，Deepseek全球爆火让AI技术又一次进入了快速发展期！百度、字节、腾讯等等巨头互联网公司，纷纷接入DeepSeek，加速落地AI应用！这让「大模型应用开发工程师」一跃成为炙手可热的岗位！DeepSeeK甚至还开出1 **54W的高薪** ，挖掘会大模型技术、懂落地的AI人才！作为技术人，如何不被时代抛弃，享受AI技术带来的就业红利？！知乎知学堂特发起：行业前沿资源——「大模型应用开发工程

GPUStack 是一个低门槛、易上手、开箱即用的私有大模型服务平台。它可以轻松整合并利用各种异构 GPU 资源，方便快捷地为生成式 AI 应用和应用开发人员部署所需的各种 AI 模型。

PydanticAI 是一个正在快速崭露头角的 AI 应用开发框架。作为新一代 AI 开发工具，它在工程化实践中展现出了显著优势。

在大模型技术快速发展的浪潮中，LLM的私有化部署与应用已成为各行业的刚需。然而，随着企业深入探索大模型应用场景，GPU资源消耗所带来的高昂部署成本，始终是制约大模型落地的关键瓶颈。

WhyHow Knowledge Graph Studio 的开源标志着知识图谱技术迈向了一个更加开放和协作的新时代。通过其强大的技术架构和丰富的功能模块，KG Studio 为用户提供了构建和管理知识图谱的一站式解决方案

LazyGraphRAG是一种革新性的图形增强检索方法，采用"延迟处理"策略，通过动态调整搜索范围和推迟LLM使用，实现了成本与性能的最优平衡。这种创新方法不仅降低了部署门槛，还显著提升了查询效率。

2024中国生成式AI大会（上海站）12月5-6日举办～

随着应用场景的日益复杂化和用户需求的不断提升，传统RAG技术所展现出的局限性也愈发明显。在这个背景下，一种革新性的技术范式 - Agentic RAG应运而生，它不仅打破了传统RAG的能力边界，更为未来AI应用的发展开辟了新的可能性。

文本分块策略在RAG系统中具有关键作用，直接影响到向量数据库的构建质量和大模型回答的准确性。合理的分块策略需要在保持文本语义完整性的同时，兼顾向量化模型和大模型的性能限制。选择适合的文本分块方法，需要考虑文本的格式、结构、内容，以及应用场景

为什么说 AI 时代，程序员不会被取代，反而会更加重要？因为软件工程的本质并非简单的代码堆砌，它更像是一门艺术，需要程序员充分理解业务需求、设计合理的架构、选择合适的算法，并最终用简洁优雅的代码将这一切串联起来。

Denser Retriever 是一个企业级的RAG检索器，将多种搜索技术整合到一个平台中。在MTEB数据集上的实验表明，Denser Retriever可以显著提升向量搜索（VS）的基线。

RAGFlow v0.9 的发布，标志着知识图谱增强型 RAG 系统 (RAG 2.0) 的全新时代正式开启。 GraphRAG 作为其中的先行者，展现了 LLM 驱动下的知识图谱构建技术所蕴含的巨大潜力。

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MindSearch 是一款极具潜力的开源 AI 搜索引擎，它模拟了人类的思维过程，实现了深度知识探索，为用户带来了更精准、更全面的搜索体验。MindSearch 将会在 AI 搜索领域发挥更大的作用，引领搜索引擎进入一个全新的智能化时代

谷歌推出自家的首款「AI 笔记应用」，当时的名字是「Project Tailwind」。后来终于开放小范围测试，名字被改为 「Notebook LM」。

传统的 RAG 技术虽然能够为 LLM 提供更丰富的知识来源，但它就像一个只会“照本宣科”的学生，缺乏对知识的真正理解。而 Graph RAG 则赋予了 AI 更强大的推理能力和逻辑思维能力，让 AI 能够像人类一样理解世界、解决问题。

Speckly 是一个基于 检索增强生成 (RAG) 技术的智能问答机器人，它能像一位经验丰富的工程师，理解你的问题，并从 Speckle 文档中精准地找到答案。更厉害的是，它甚至可以帮你生成代码片段！ 🚀

本文介绍了如何使用 DSPy 构建基于多步骤推理的检索增强生成系统。我们从定义签名开始，逐步实现了多跳思维链 RAG 的核心逻辑，并通过实例展示了系统的推理能力和问答效果。我们使用 Gradio 为系统创建一个简单的用户界面，提升了用户体验

如何为你的 LLM 应用设置一个简化的评估工作流程。我们将使用加法分数、思维链 (Chain-of-Thought, CoT) 和少样本示例的表单填充提示模板来指导评估。

Dify 是一个开源的大语言模型应用开发平台。它结合了后端即服务 (Backend-as-a-Service) 和 LLMOps的概念，使开发人员能够快速构建生产级生成式 AI应用。即使是非技术人员也可以参与 AI 应用的定义和数据操作。