RAG 架构

谷歌云副总裁警告称，随着基础模型厂商功能的不断扩张和利润空间的压缩，单纯的 LLM 套壳工具和通用型 AI 聚合器正面临生存危机。

深入探讨如何将传统的计算机视觉项目现代化，利用 PostgreSQL、Redis 发布/订阅以及高性能 LLM API 构建基于 Agent 的云原生研究助手。

本教程将详细介绍如何安装、配置和优化 Ollama，帮助您在本地机器上运行 Llama 3.2、DeepSeek-V3 等顶级开源模型，实现极致的隐私保护与零成本调用。

深入分析全球开源 AI 生态的变革，探讨 DeepSeek-V3 与 R1 的核心技术突破，以及企业如何通过 n1n.ai 平台实现 AI+ 的高效落地。

深入探讨 2026 年如何选择合适的 LLM，跨成本、延迟和技术兼容性对比 OpenAI、Anthropic、Google 和 DeepSeek 等顶级供应商。

OpenAI 首席财务官 Sarah Friar 指出，随着公司在大规模基础设施上的投入，2026 年的重点将是缩小 AI 能力与实际应用之间的差距，特别是在医疗、科学和企业级领域。

深入探讨 OpenAI 及 AI 生态系统如何从传统的 SaaS 模式转向以智能本质价值为核心的多层经济体系，涵盖 API、算力和消费者订阅等维度。

深入探讨高级上下文工程（ACE）的核心概念。学习如何通过结构化剧本和自我改进的工作流，利用 n1n.ai 提供的 Claude 3.5 Sonnet 和 DeepSeek-V3 等模型构建高性能 AI 应用。

深入分析 2026 年开源 AI 格局，对比 Mistral 3 的欧洲主权方案与 Llama 3.1 的全球生态系统，为企业级部署提供决策指南。

深入分析不同 AI 模型处理突发新闻时的差异，探讨幻觉产生的技术根源，以及开发者如何利用 n1n.ai 提升 LLM 实时准确性。