在 RAG 系统中，即便采用性能卓越的 LLM 并反复打磨 Prompt，问答仍可能出现上下文缺失、事实性错误或拼接不连贯等问题。多数团队会频繁更换检索算法与 Embedding模型，但收益常常有限。真正的瓶颈，往往潜伏在数据入库之前的一个细节——文档分块（chunking）。不当的分块会破坏语义边界，拆散关键线索并与噪声纠缠，使被检索的片段呈现“顺序错乱、信息残缺”的面貌。在这样的输入下，再强大的模型也难以基于支离破碎的知识推理出完整、可靠的答案。某种意义上，分块质量几乎决定了RAG的性能上限——它决定知识是以连贯的上下文呈现，还是退化为无法拼合的碎片。 在实际场景中，最常见的错误是按固定长度生硬切割，忽略文档的结构与语义：定义与信息被切开、表头与数据分离、步骤说明被截断、代码与注释脱节，结果就是召回命中却无法支撑结论，甚至诱发幻觉与错误引用。相反，高质量的分块应尽量贴合自然边界（标题、段落、列表、表格、代码块等），以适度重叠保持上下文连续，并保留必要的来源与章节元数据，确保可追溯与重排可用。当分块尊重文档的叙事与结构时，检索的相关性与答案的事实一致性往往显著提升，远胜于一味更换向量
本文基于LLM AI原生应用开发平台Tasking AI和Dify的架构设计，浅析两者在LLM接入与集成、工具插件扩展与管理、典型AI Assistant应用核心流程、复杂AI任务编排执行引擎方面的核心设计理念与基本原理，初步探讨了LLM AI原生应用开发平台在系统架构设计理念、AI应用开发模式方面的未来发展趋势。
随着大模型的不断演进，测试行业基于AI也在做不同程度的探索，在agent智能体生成方面，基本使用的是prompt+RAG的方式，构建特定业务的需求分析/测试用例生成/数据构造智能体等。
本文从原理到实践系统地分享了如何高效使用AI编程工具。涵盖其底层机制（如Token计算、工具调用、Codebase索引与Merkle Tree）、提升对话质量的方法（如规则设置、渐进式开发）、实际应用场景（如代码检索、绘图生成、问题排查），并推荐了结合AI的编码最佳实践，包括文档、注释、命名规范和安全合规，旨在帮助不同经验水平的开发者真正把AI工具用好。
本文从一次生产环境业务服务报错，逐步对问题进行定位，深入分析之后发现导致问题的原因，给出相应的优化方法，提升业务可用性。
我们基于 SpringAI Alibaba Graph 构建了一套 Java 版本的 DeepResearch 系统，实现了从信息搜集、分析到结构化报告生成的全自动流程。系统主要具备以下能力：推理链路： 通过多轮信息收集，自动构建从资料到结论的分析过程。Java 技术栈：适合对长期稳定运行有要求的场景。Spring 生态集成：可直接使用 Spring Boot、Spring Cloud 等组件，提升开发与集成效率。可观测性：支持 Spring AI Alibaba Graph 的可观测，提供Langfuse平台观测实现，能够清晰的查看调用链路，便于调试和运维。可溯源输出：搜索到的相关内容，配有原始信息来源，便于验证。
要让人工智能真正理解、预测甚至重构真实世界，“世界模型”（World Model）已成为通往下一代智能的核心引擎。作为能够建模物理规律、时空演化与场景逻辑的智能系统，世界模型赋予AI“看见”世界运行本质的能力。而视频生成模型有望成为构建世界模型的关键路径——通过视频生成任务压缩几何、语义、物理等多种形式的知识，AI得以在数字空间中模拟、推演乃至预演真实世界的运行。基于这一关键目标，美团 LongCat 团队正式发布 LongCat-Video 视频生成模型 —— 不仅以统一模型在文生、图生视频基础任务上达到开源最先进水平，更依托原生视频续写任务预训练，实现分钟级长视频连贯生成，从根源上保障跨帧时序一致性与物理运动合理性，尤其在长视频生成领域具备显著优势。作为一款视频生成模型，LongCat-Video 凭借其精准重构真实世界运行状态的能力，正在成为美团探索世界模型的第一步，也是关键的一步。同时，这也为后续支撑更多自动驾驶、具身智能等深度交互业务场景，夯实了技术基础。
零样本提示（Zero-Shot Prompting）是指在没有为模型提供任何示例的情况下，仅通过文本描述，让模型完成特定任务的指令性语句。也就是说，我们只是给模型描述要执行的任务，但不提供示例，然后模型会利用其丰富的预训练知识生成相关回应。零样本提示是我们经常使用的一种提示方式，比如：“将这篇文章总结为300字。”“云计算如何帮助小型企业？”零样本提示依赖于模型在预训练阶段学习到的语言模式、知识结构和推理能力，它不依赖于过往的样本案例来引导模型输出，而是凭借自身精准的语义表达，促使模型基于其预训练的知识和语言理解能力，直接生成符合要求的结果。这使得大语言模型能够适应多种任务，而无需特定于任务的训练数据。灵活性非常重要，因为它允许单个模型在不同领域执行众多任务，从语言翻译到情感分析再到内容生成。它能够让人立即快速适应新任务，而无需耗时的重新训练或微调过程。因此，零样本提示适用于任务相对简单、明确，或者大语言模型对该类任务已有很强先验知识的情况，如常见的翻译、简单问答、文本摘要等任务。
