像风一样自由2020 
kakaZhui
深度解析 rag-vector-agent-semantic-kernel：基于 Semantic Kernel 的 Agentic RAG 实践
是一个基于的开源 Agentic RAG（Retrieval-Augmented Generation）项目。它集成了向量数据库、检索增强生成、Agent 工作流和插件机制，支持多种大模型（如 OpenAI、Azure OpenAI、Ollama、Phi3 等），可用于构建企业级智能问答、知识管理、自动化助手等应用。支持多种 LLM（OpenAI、Azure、Ollama、Phi3 等）灵活的向量数据库集成（Chroma、Qdrant、Azure AI Search 等）
张较瘦_
[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 当LLMs遇上顺序API调用：StateGen与StateEval如何破解测试难题？
本文解析了论文《Evaluating LLMs on Sequential API Call Through Automated Test Generation》的核心内容。论文针对LLMs在顺序API调用中的能力评估难题，提出了自动测试框架StateGen和基准StateEval。StateGen能根据API文档生成含顺序调用的可执行程序，并转换为自然语言指令；StateEval包含120个测试案例，覆盖三个真实场景。实验显示，闭源LLM（如GPT-4.1）表现优于开源模型
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- 胡小牧
- 岁月推动着年华，伴随着流水的脚步走过春夏秋冬。回想一路走来磕磕绊绊，感谢前辈们的无私奉献，本文重在共享,欢迎大家转载,评论,收藏,点赞,谢谢,如果您对文章存在疑问，或者和您的文章类似，请私信，----------------期待是心痛的根源，心不动，则不痛。
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