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DeepSeek引领企业级RAG技术革命,揭秘MCP与A2A时代开发新范式。核心内容:1. DeepSeek驱动的三大计算新范式解析2. 从传统RAG到Agentic RAG的技术演进路径3. MCP和A2A时代的LLM应用开发实践
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
报告简介
DeepSeek 驱动的企业级RAG 及MCP 和A2A 时代开发新范式 黄佳|新加坡科研局Lead Research Engineer,技术作家 黄佳 《RAG 进阶训练营》 《MCP & A2A 前沿实战》 《LangChain实战课》 研究员 / 技术图书作者 / 极客时间专栏作者 https://github.com/huangjia2019 目 录 CONTENTS 01 02 03 04 05 DeepSeek (LLM) 驱动的计算新范式 范式1 概率计算和结构化计算的结合 范式2 Modular RAG 的组件化思维 范式3 从传统 RAG 到 Agentic RAG MCP 和 A2A 时代的 LLM 应用开发 AI 时代召唤什么样的智能 4 PART1 DeepSeek 驱动的计算新范式 Ilya Sutskever -Sam Altman ( Open AI团队) Ashish Vaswani (Google 团队) 194019501960197019801990200020102020 194319571960196919821986198919971995201220182022 AI 技术的发端 时期 神经网络 寒冬 深度学习 时代 ChatGPT 时代 G.Hinton -A.Krizhevsky -I.Sutskever C.Cortes -V.Vapnik Y.Lecun J.Schmidhuber D.Rumelhart -G.Hinton - R.Williams P.Wer bos M.Minsky - S.Papert B.Widrow - M.Hoff R.Rosen blatt S.McCulloch - W.Pitts 2023 AI 技术的发展 时期 阈值逻辑 单元 神经网络 寒冬 感知器Adaline异或问题反向传播CN