Ling-1T万亿模型：128K超长上下文高效推理

æ–‡ç« ç›®å½•ğŸ“– 介ç»� 📖ğŸ�¡ 演示ç�¯å¢ƒ ğŸ�¡ğŸ“’ Agent Skills在知识库检索中的å®�è·µæ�¢ç´¢ 📒ğŸ“� ä¼ ç»ŸRAGçš„å±€é™�性ğŸ“� Agent Skillsçš„æ ¸å¿ƒè®¾è®¡ç�†å¿µğŸ�¯ 分层索引导航ğŸ�¯ å…ˆå­¦ä¹ ï¼Œå†�处ç�†ğŸ�¯ æ¸�è¿›å¼�检索ğŸ“� å®�际应用场景对比场景一：查询AI行业趋势场景二：分æ��电商数æ�®ğŸ“� 多轮迭代机制ğŸ“� 性能优化技巧PDF处ç�†ä¼˜åŒ–Excel处ç�†ä¼˜åŒ–Markdown处ç�†ä¼˜åŒ–ğŸ“� ä¸�ä¼ ç»ŸRAG的对比总结ğŸ“� å®�践建议ğŸ“� 适用场景ğŸ“� 动手体验⚓ï¸� 相关链æ�¥ âš“ï¸�📖 介ç»� ğŸ“–ä¼ ç»ŸRAG技术通过å�‘é‡�检索æ�¥å¢�强大模å�‹çš„生æˆ�能力，但在å®�际应用中往往é�¢ä¸´ç�€æ–‡æ¡£ç»“æ�„被忽视ã€�检索精度ä¾�赖嵌入质é‡�等问题。最近，一ç§�基äº�Agent Skillsçš„æ–°æ€�路开始引起关注，它让模å�‹èƒ½å¤Ÿä¸»åŠ¨ç�†è§£æ–‡æ¡£ç»“æ�„并自主检索，这ç§�æ–¹å¼�æ›´æ�¥è¿‘人类查阅资料的方å¼�ã€‚æˆ‘æœ€è¿‘åœ¨å­¦ä¹ æœ¬åœ°çŸ¥è¯†åº“æ£€ç´¢æ–¹æ¡ˆæ—¶ï¼Œå�‘ç�°äº†ä¸€ç§�é��常有趣的å®�ç�°æ–¹å¼�，它使用 Agent Skills 通过分层索引ã€�æ¸�è¿›å¼�检索等设计，让知识库检索å�˜å¾—æ›´åŠ æ™ºèƒ½å’Œé«˜æ•ˆã€‚ä¸�ä¼ ç»ŸRAG相比，这ç§�æ–¹å¼�在处ç�†å¤šæ ¼å¼�文件ã€�ä¿�留文档结æ�„ã€�é™�ä½�Token消耗等方é�¢éƒ½æœ‰ç‹¬ç‰¹çš„优势。本文将分享Agent Skillsåœ¨çŸ¥è¯†åº“æ£€ç´¢ä¸­çš„æ ¸å¿ƒè®¾è®¡ç�†å¿µå’Œå®�è·µç»�验，希望能给正在æ�­å»ºæœ¬åœ°çŸ¥è¯†åº“系统的开å�‘者带æ�¥ä¸€äº›å�¯å�‘。ğŸ�¡ 演示ç�¯å¢ƒ ğŸ�¡ğŸ–¥ï¸�æ“�作系统：Windows 11ğŸ��Python版本：

10+ğŸ“¦æ ¸å¿ƒä¾�赖：pandas, pdftotext, grepğŸ’¾çŸ¥è¯†åº“æ ¼å¼�：Markdown, PDF, Excel

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