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DeepFlow 智能体发布!开启业务连续性保障新时代

随着大型语言模型(LLM)日臻成熟,AI 智能体(AI Agent)从概念走向实际应用的时代已然到来。在众多的智能体使用场景中,可观测性天然具备智能体成功落地的三大要素:高质量的结构化数据、功能丰富的专业工具,以及明确的业务目标——保障系统稳定性。通过将先进的 AI 技术与可观测性场景融合,DeepFlow 智能体能够自主感知环境、推理决策并执行任务,为 IT 团队提供从日常巡检到快速诊断的全方位支持。这不仅提升了运维效率,更将 IT 人员从繁琐的日常任务中解放出来,使他们能够紧跟技术趋势,驾驭先进的 AI 工具,为业务连续性提供更坚实的保障。 01 核心观点 DeepFlow 智能体核心观点 观点一:智能体要能使用工具完成工作 智能体 agent,来自拉丁语agera,意为”做“。DeepFlow 智能体能够自主使用各类可观测性工具完成保障业务连续性的工作。 观点二:智能体靠谱的前提是可观测性 “完全可观测的环境很容易处理,因为智能体不需要维护任何内部状态来追踪世界。”-- 《人工智能:现代方法(第四版)》。 DeepFlow 智能体之所以“靠谱”,因其所有推理决策均基于业务...

GraphRAG vs DeepSearch?GraphRAG 提出者给你答案

本文首发于「NebulaGraph 技术社区」https://mp.weixin.qq.com/s/FOT4pkEPHJR8xFvcVk1YFQ ▌一、背景 GraphRAG 是检索增强生成(RAG)技术的高级技术之一,旨在解决传统 RAG 的局限性。上周,NebulaGraph 团队分享了关于 GraphRAG Indexing 模型蒸馏训练的工作 [1],收获了诸多积极反馈。最近也收到些试图将 GraphRAG 和 DeepSearch 放在对立面混淆视听的信息。 本文应朋友们建议整理而成,将分享 NebulaGraph 团队在 GraphRAG 领域的探索与实践历程,涵盖自 2023 年 6 月以来在 GraphRAG 基础研究上的进展,以及对高级 RAG 和 Fusion GraphRAG 的理解与实践。 二、RAG 与 GraphRAG 的缘起 RAG:检索增强生成 过去两年来,生成式 AI 和大语言模型的飞速发展堪称人类技术史上的重要里程碑。它们赋予计算机前所未有的上下文学习和推理能力,使得许多专属人类的复杂任务得以自动化甚至超越。然而,如何高效利用这些模型完成具体任务,成...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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