帝国网站管理系统视频教程关于服装店网站建设的策划方案

帝国网站管理系统视频教程,关于服装店网站建设的策划方案,手机网站meta,备案的时候网站要建设好吗文章探讨了Claude Code团队放弃RAG改用Agentic Search的原因#xff0c;包括效果更好、解决代码实时更新问题和安全性顾虑。对比了代码编辑领域的三种技术路线#xff1a;实时搜索派、基于图结构的智能索引派和混合RAG高级技术派。指出RAG本质是空间换时间#…文章探讨了Claude Code团队放弃RAG改用Agentic Search的原因包括效果更好、解决代码实时更新问题和安全性顾虑。对比了代码编辑领域的三种技术路线实时搜索派、基于图结构的智能索引派和混合RAG高级技术派。指出RAG本质是空间换时间适合静态知识问答而Agentic Search适合动态探索任务两者可根据场景有机结合。引言最近看到有一些文章提出了“RAG已死”的观点。核心论据是 Claude Code 开发负责人 Boris Cherny 在一档播客节目[1]中披露现在的 Claude Code已不再使用RAG而改用 Agentic Search。他的主要观点如下起初采用RAG路线将整个代码库索引一遍然后用 Voyage 这类检索器上让模型用提示去查找信息用的是标准模板。但到最后团队放弃了结构化检索转而选择了最简单粗暴的办法Agentic Search。主要有以下三个原因第一它比RAG强不是说跑了什么标准测试是纯“体感”内部测了一圈每个人一致觉得更聪明更顺滑第二RAG要建索引代码一变就过时一天几次推送索引没法实时更新第三安全问题。索引如果被泄露会出现安全性问题。什么是 Agentic SearchClaude Code 用的 Agentic Search 指的是让AI自主去搜集相关信息。主要方式很简单用的就是Glob和Grep这样的传统工具在源码文件中全文搜索匹配[2]Glob查文件路径匹配符合通配符模式的文件名或路径Grep查文本搜索包含某字符串或正则的文本行Claude Code 在使用时会有一些Read的步骤就在做此操作。Coding 领域的路线之争在 Coding Agent领域其实存在以下三种技术路线[3]第一组完全抛弃RAG的实时搜索派Cline 和 Claude Code相似点都完全放弃了传统的RAG方法采用实时动态搜索第二组基于图结构的智能索引派Aider使用AST图结构将代码文件作为节点依赖关系作为边通过自定义排名算法不是PageRank优化代码映射第三组混合RAG高级技术派Cursor 和 Windsurf相似点都使用embeddings向量化RAG但加入了很多高级技术区别Cursor使用OpenAI的embedding模型TurboPuffer向量数据库实验DSI技术支持云端分布式架构Windsurf使用”M-Query技术”本地/远程混合索引专注企业级部署有Cascade代理系统Agentic Search 在目前的效果上优于 RAG但代价就是需要花更长的时间进行检索以及花更多的Token。RAG本质RAG本质是空间换时间知识库和数据库有点异曲同工比如在 MySQL中会通过构建B树索引的方式去加速查询。所谓索引就像给一本书加一个目录需要用额外的纸张去记录但提升了查询效率。再比如一些检索库ES会采用倒排索引就是花额外的时间去构建一个倒排表统计哪些词出现在哪些文档之中词项Term出现在哪些文档中Doc IDs我[1]喜欢[1]吃[1]苹果[1, 2, 3]RAG的局限是必须花额外的空间进行存储并且需要提前把材料准备好但对于一些高频修改的场景如代码库会存在时效性问题。总结总而言之到底采用 RAG 还是 Agentic Search 需要分场景讨论如果是问答类应用场景知识基本固化采用 RAG 的方式更好不会让用户等待特别长的时间对于高频动态的场景比如代码编辑的场景中信息更迭加快用 Agentic Search 反而能取得更好的效果特征RAGAgentic Search架构检索生成推理多轮搜索智能水平弱强成本低高实时性弱强可控性强弱最佳用途静态知识问答动态探索与分析任务这两者是可以有机结合的参照[4]一些复杂Agent的理论记忆层分成以下四种类型而RAG可以作为外部记忆让Agent像调用工具一样进行获取。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】