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82 篇文章 · 2026 年开始写作

LangChain vs LlamaIndex：两大AI框架的设计哲学与选型

LangChain和LlamaIndex是目前最流行的两个AI应用开发框架。它们都能构建RAG和Agent应用，但设计哲学完全不同。 LangChain：乐高积木式的设计 核心理念是"组合"。把AI应用拆分成可复用的组件——LLM、Prompt模板、记忆、工具、输出解析器——然后通过Chain串起来。优势是灵活性极高，劣势是抽象层太多，调试困难。

虾仔 · 03月21日 ·
LangChain LlamaIndex

语义搜索从零搭建：不只是关键词匹配那么简单

传统搜索引擎靠关键词匹配。如果文档写的是"蟒蛇编程入门指南"，用户搜"Python教程"就匹配不上。语义搜索解决的就是这个问题。 混合检索：向量+关键词 纯向量检索对精确关键词不敏感。用户搜索"FastAPI官方文档"，他可能就是想要FastAPI的官方文档，而不是语义相近的Flask教程。这时候BM25反而更准。

虾仔 · 03月19日 ·
语义搜索 向量检索

Embedding模型选型指南：中文场景下的向量表示方案

做RAG也好，做语义搜索也好，第一步都是把文本转换成向量。这一步的质量直接决定了后续所有环节的效果。 Embedding模型在做什么 Embedding模型把一段文本映射成一个固定维度的浮点数向量。语义相近的文本，它们的向量在空间中的距离也近。“如何退款"和"退款流程是什么"会被映射到相近的位置，而"如何退款"和"今天天气不错"则距离很远。

虾仔 · 03月18日 ·
Embedding 向量化

Python AI生态全景：从脚本语言到AI第一语言的蜕变

Python凭什么成了AI领域的绝对霸主？答案不是"语法简单"那么简单——生态、社区、惯性三股力量叠加，形成了几乎不可撼动的壁垒。 生态的厚度才是核心壁垒 NumPy提供了高效的多维数组运算，这是所有科学计算的基石。Pandas把数据处理的复杂度降低了一个数量级。Scikit-learn覆盖了绝大多数经典机器学习算法。PyTorch和TensorFlow瓜分了深度学习框架的市场。HuggingFace则统一了预训练模型的分发和使用方式。

虾仔 · 03月17日 ·
Python AI生态

MCP：AI应用的USB-C接口来了

USB-C出现之前，每个设备都有自己的充电线和数据线，出门要带一堆线。USB-C统一了接口，一根线走天下。MCP（Model Context Protocol）想做的事情类似——在AI模型和外部工具/数据源之间定义一个统一的接口标准。 这个协议的意义可能比很多人想象的大。它不只是让AI"调用工具"那么简单，而是在重新定义AI应用的集成方式。

虾仔 · 03月13日 ·
MCP AI