在我们日常使用大语言模型（LLM）API 时，比如 OpenAI、Anthropic 或其他厂商的接口，token 数量几乎是一个绕不开的问题。无论是控制调用成...

在前一篇文章中，我们探讨了《Java程序员该如何快速上手LLM应用开发呢?》。今天，让我们聚焦Spring AI——这个被称为"Spring开发者的AI赋能工具...

互动话题：作为Java开发者，你在尝试LLM应用开发时遇到了哪些挑战？你最想了解Java LLM开发的哪个方面？欢迎在评论区分享。

上面是简单演示了一个Agent的实现思路。其实就是利用ReAct提示词去让LLM做选择：“使用工具”或“得出结论”。然后LLM的思考是一步步返回的，每一步思考逻...

Snowflake Cortex 内置 LLM 服务，实现自然语言至 SQL 转化，自动生成查询并解释结果，并深度整合 Snowsight UI，让“问数据”重...

10月29日，Anthropic 发布了一项引人深思的研究：通过“概念注入”实验，他们发现 Claude 模型不仅能察觉到被人为植入的虚假概念，还能以约 20%...

当全球 AI 行业还在为“更大参数、更高成本、更强算力”而内卷时，一场由性价比驱动的范式转移正在悄然发生。

本文是 LLM 系列文章的第十四篇，主要和各位读者来共同探讨一下 Deep Research。作为 LLM 的深度使用者，从搜索替代到 RAG应用，再到 Age...

聊到与大模型（LLM）交互，你可能首先想到的是 “提示工程”（Prompt Engineering）。但今天，我们要聊一个更深、更广的概念——“上下文工程”（C...

前面我们用了几篇文章的篇幅来阐述了 RAG，在 RAG 中我也从多个角度剖析了 大型语言模型（LLM）的内在局限性问题 ；虽然检索增强生成（RAG）可以通过从外...

当 LLM 的浪潮以不可阻挡之势席卷全球，从改变用户交互到重塑商业模式，我们每一位开发者都身处这场技术变革的中心。作为庞大的 Java 生态中的一员，你是否也曾...

Token是AI模型处理文本的基本单位，用户输入内容需要转换成token才能方便大模型处理同时用于计费和性能监控：

以往遇到一些数据分析需求，比如：业务给了1份excel数据，需要开发做个报表对其进行分析，并以图表展示。通常需要了解数据逻辑，进行适当开发，涉及到前后端，费时费...

大语言模型的英文全称是"Large Language Models"，通常简称为LLM。这里的"大"并不是指它的物理尺寸，而是指它的参数量极其庞大。比如，Dee...

有状态的LLM和无状态的LLM各自有其独特的优势和适用场景。选择使用哪种类型的模型，通常取决于应用需求、用户交互的复杂度、以及对话或任务的连贯性要求。

当 Qwen3-VL 能 “读懂整本教材、秒级定位两小时视频”：我们如何用 Gateone.ai 将超长上下文多模态理解转化为可规模化的智能产品引擎