AI 助手项目的得与失
本文复盘了一个文旅AI助手项目的实践经历，深入探讨了结构化数据处理、RAG优化、天气查询方案演进及Prompt设计等关键问题。分享了从数据切分困境到ID检索策略、从固定接口到MCP工具调用的解决方案，揭示AI对话系统落地中的真实挑战与应对思路，为同类项目提供可复用的技术路径。
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共 5 篇文章
漫谈 AI + 低代码前景
随着AI技术的迅猛发展，AI与低代码平台的融合正成为提升开发效率的新范式。本文深入探讨了AI驱动的低代码平台核心架构，聚焦画布能力与AI落地路径，提出通过统一协议、插件化扩展和对话式Agent实现智能生成与拖拽协同，解决定制化与性能瓶颈问题，展望设计稿转化、多端适配与代码还原等场景的广阔前景。
微调你需要了解的一些事情
本文系统梳理了大语言模型微调的核心概念与流程，解析SFT、RLHF等关键步骤，并对比全量微调与LoRA等高效技术的优劣，帮助读者理解如何让基础模型真正具备实用能力。
RAG，你需要了解的都在这篇文章里
RAG（检索增强生成）通过结合知识库与大语言模型，显著提升回答的准确性与可靠性。本文系统解析从文档处理、智能分块到向量化、查询优化、重排及答案生成的全流程，并分享实战中关键技巧与最佳实践，助你构建高效、可落地的RAG应用。
从零搭建MCP服务：基于Stdio的实践指南
本文从工程师视角出发，手把手教你从零搭建基于Stdio的MCP服务，解决当前多数文章停留在概念层面的问题。通过实战示例，详细讲解如何定义工具（Tools）和资源（Resources），实现LLM调用本地数据的能力，并附带完整代码与DeepChat验证流程，帮助开发者快速上手MCP协议核心实践。