RAG Chunking 最佳实践指导文档

基于多家机构的基准测试与行业实践,整理 RAG chunking 的默认配置、参数调优方法与不同文档类型下的策略选择。

2026-03-18 · 8 分钟 · 3757 字 · Andy SI
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Agent = Model + Harness

LangChain 对 Agent Harness 的拆解,把 context engineering、memory、MCP 与 agent loop 串成了一张完整地图。

2026-03-18 · 5 分钟 · 2197 字 · Andy SI
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Python 并发与并行完全指南:从单线程到多核的演进之路

从并发与并行的基本区别讲起,系统梳理 Python 中 GIL、threading、multiprocessing、asyncio 与 concurrent.futures 的适用场景、协作方式与选型思路。

2026-03-15 · 16 分钟 · 7697 字 · Andy SI
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Python 异步编程完整指南:从迭代协议到 Coroutine、Task 与线程池

从迭代协议、生成器和协程对象讲到 awaitable、Task、Future、事件循环、结构化并发、异步迭代、线程池与进程池,建立可用于 Web 后端和 AI 应用开发的 Python 异步心智模型。

2026-03-15 · 21 分钟 · 10335 字 · Andy SI
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Prompt Engineering 完全最佳实践指南

一份面向 AI Application Engineer 的 Prompt Engineering 长文指南,覆盖基础原则、上下文设计、任务链、注入防御、Agent 提示设计与评估驱动开发。

2026-03-11 · 17 分钟 · 8402 字 · Andy SI
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Anthropic Contextual Retrieval 阅读笔记

从 Anthropic Contextual Retrieval 原文与 Appendix II 出发,梳理其核心方法、实验结论,以及适合生产环境落地的 RAG 架构原则。

2026-03-11 · 5 分钟 · 2059 字 · Andy SI
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Contextual Retrieval + RAG 必读清单

围绕 Contextual Retrieval、Context Engineering 与 RAG 评估整理的 10 篇高价值文章,覆盖 Anthropic 官方原文、开源实现教程与 2025 年趋势回顾。

2026-03-09 · 4 分钟 · 1558 字 · Andy SI
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Apple M5 vs. M4: A Practical Comparison for AI Engineers

面向 AI 工程师,从 CPU、缓存、内存带宽到 Neural Accelerator,实战拆解 M5 相比 M4 在本地 LLM 与 Diffusion 推理中的性能意义。

2026-03-06 · 13 分钟 · 6381 字 · Andy SI
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WHAT is LLM API KV Cache

KV Cache 是连接「Transformer 理论」和「LLM 工程部署」的一个关键概念。理解它,你就打通了从「模型怎么算」到「模型怎么跑」的最后一环。

2026-03-05 · 15 分钟 · 7103 字 · Andy SI
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LLM Chain-of-Thought (CoT) 完全指南

理解什么是LLM Chain-of-Thought (CoT),以及如何进行 prompt engineering触发 LLM的Chain-of-Thought (CoT)

2026-03-04 · 11 分钟 · 5059 字 · Andy SI
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