深入理解大模型缓存：从基础到显式缓存的实践指南 在大模型应用开发中，“缓存”是一个绕不开的关键话题——它既能让推理速度提升数倍，又能大幅降低API调用成本。但很多开发者对大模型缓存的认知还停留在“系统自动处理”的层面，忽略了其背后的分类逻辑、生命周期规律以及可主动掌控的优化空间。本文结合我的学习梳理，从基础概念到进阶实践，带你全面搞懂大模型缓存。 2025-12-24 AI 13 林三
coze知识库中的搜索策略：语义、混合、全文 在知识库（Knowledge Base）系统中，尤其是结合检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）的场景下，搜索策略决定了从知识库中检索相关文档或片段的方式。这些策略主要用于处理用户查询，从海量非结构化数据（如文档、文本）中找出最相关的上下文，以供大语言模 2025-12-24 AI 11 林三
AI能帮你做什么？ AI真的已经强大到能渗透到生活和工作的方方面面了！作为2025年的最新一代AI（比如豆包、ChatGPT、Gemini、Claude、千问、文心一言等），能帮你做的事远超你的想象。下面按场景分类，给你列出最实用、最常见的20多种能力，基本覆盖日常90%需求。 1. 日常效率提升（生产力翻倍） 写邮件 2025-12-23 AI 18 林三
2025年热门开源RAG框架推荐 2025年热门开源RAG框架推荐（Retrieval-Augmented Generation） 2025年，RAG技术已成熟，成为构建知识密集型AI应用的核心（如企业知识库、智能问答、文档搜索）。开源框架百花齐放，从代码级灵活到低代码可视化，各有侧重。以下基于GitHub活跃度、社区反馈、生产适用 2025-12-19 AI 10 林三
2025年12月最新文本向量嵌入模型（Text Embedding Models）推荐 2025年12月最新文本向量嵌入模型（Text Embedding Models）推荐 截至2025年12月（当前日期2025年12月19日），文本嵌入模型领域发展迅猛，开源模型在MTEB（Massive Text Embedding Benchmark）排行榜上表现突出，许多已接近或超越闭源商用模 2025-12-19 AI 29 林三
Coze 开源版（Coze Studio）向量模型（Embedding）配置详细教程 Coze 开源版（Coze Studio）向量模型（Embedding）配置详细教程（2025年最新版） 向量模型（Embedding Model）是Coze Studio知识库（RAG功能）的核心，用于将文档文本转换为向量，实现语义检索。如果不配置embedding，上传文件会卡在“处理中0%”， 2025-12-19 AI 13 林三
Coze 开源版（Coze Studio）模型配置详细教程 Coze 开源版（Coze Studio）模型配置详细教程（2025年最新版） Coze Studio 开源版支持多种大模型（LLM），包括OpenAI、DeepSeek、豆包（Doubao）、通义千问（Qwen）、Gemini、Claude、Ollama本地模型等。配置方式有两种：早期版本主要通过 2025-12-19 AI 11 林三
coze 开源版本使用体验 Coze 开源版本（Coze Studio）使用体验详解（2025年最新实测） Coze（扣子）是字节跳动旗下的AI Agent开发平台，2025年7月26日正式开源核心组件Coze Studio（可视化开发工具）和Coze Loop（运维优化平台），GitHub仓库：https://github. 2025-12-19 AI 38 林三
豆包AI图片生成提示词指南（2025年实用版） 豆包AI图片生成提示词指南（2025年实用版） 豆包（Doubao）AI的文生图功能（基于Seedream模型）是2025年国内最强开源级工具之一，支持原生中英文提示词、中文文字渲染（如直接生成带“新年快乐”的图片）、批量生成（一次20张）、角色一致性、风格迁移等。提示词写得好，效果能媲美Midjo 2025-12-19 AI 161 林三
DeepSeek V3.2 详细教程 DeepSeek-V3.2 详细实测教程（2025年12月最新版） DeepSeek-V3.2 是DeepSeek AI于2025年12月1日正式发布的开源MoE大语言模型，总参数约671B（激活参数类似V3系列），架构继承自V3.2-Exp，引入DeepSeek Sparse Attention 2025-12-18 AI 6 林三
