En bra **Spec-kodning** (specifikationsdriven programmering) handlar om att omvandla "vaga idéer" till "exakta, verifierbara och körbara kontrakt". Det handlar inte bara om att skriva ett dokument, utan att etablera ett **entydigt kommunikationsspråk** mellan människa och AI (eller mellan människor)…
Vibe Codings "känsla/stämningsdrivna" modell är visserligen behaglig vid snabb prototypframställning och kreativ utforskning, men om den inte kontrolleras är det lätt att falla i flera typiska fallgropar. Nedan sammanfattas ur de fem dimensionerna **kodkvalitet, underhållbarhet, säkerhet, kravutveck…
Detta är en fråga som de flesta programmerare ställs inför. **Vibe Coding** och **Spec Coding** är två helt olika arbetsparadigm när man använder stora språkmodeller (LLM) för att programmera. Den centrala skillnaden är: **ger du AI:n en vag känsla eller en exakt specifikation som input**. --- ## 1…
Skadlig Query-injektion (skadlig prompt-injektion / sökförgiftning) är ett mycket verkligt säkerhetshot för RAG-system i praktisk drift. Angripare kan genom noggrant konstruerade indata försöka få modellen att läcka känslig information, kringgå begränsningar, utföra oavsiktliga instruktioner eller f…
Promptoptimering (Prompt Engineering / Optimization) är en avgörande färdighet för att få stora språkmodeller att "lyssna", särskilt i RAG-system, där det direkt avgör om modellen är villig att troget följa det hämtade innehållet, undvika hallucinationer och hålla sig till utdataformat. --- ## 1. …
Optimering av RAG är inte en justering av en enskild del, utan en process av **fullkedjeoptimering**. Nedan ger jag systematiska optimeringsstrategier utifrån fyra dimensioner: **dataindexeringssidan, hämtningssidan, genereringssidan och utvärderingssidan**, och bifogar praktiska erfarenheter som ka…
## Vad gör Embedding egentligen? – Från teknisk essens till intervjusvar ### 1. Teknisk essens: Kärnan i en mening **Embeddingens kärnuppgift är att mappa diskreta, ostrukturerade data (text, bilder etc.) till ett kontinuerligt, lågdimensionellt vektorrum, så att semantiskt liknande objekt ligger …
Noggrannheten är den centrala livslinjen för ett kunskapsfrågesvarssystem, särskilt när du försöker tillämpa det i seriösa sammanhang (som medicin, juridik, intern företagsstöd). Min syn kan sammanfattas som: **Noggrannhet är ett mångdimensionellt begrepp, man kan inte bara titta på en siffra, utan …
### Vad är RAG? **RAG** står för **Retrieval-Augmented Generation**, på svenska ofta kallat **hämtningsförstärkt generering**. Enkelt uttryckt är det en teknik som **ger en stor språkmodell en "referensbok som den kan bläddra i när som helst"**. Du kan föreställa dig en stor språkmodell som en "s…
## 1. Kärnkoncept för Skill En Skill är en uppsättning exekverbara kapacitetsenheter som är inkapslade i en **Agent (intelligent agent)** eller **AI-system**. Den innehåller vanligtvis: - **Utlösningsvillkor**: När den anropas (t.ex. användarinstruktioner, systemhändelser). - **Indataparametrar**:…
## AI Agent: De tre centrala metoderna: ReAct, Plan-and-Solve och Reflection En AI Agent är en intelligent enhet som självständigt kan uppfatta sin omgivning, fatta beslut och utföra handlingar. De tre huvudsakliga metoderna är: ReAct, Plan-and-Solve och Reflection. Nedan presenteras de med flödess…
## Vad är Mixture-of-Agents (MOA)? **MOA** är en **multiagentarkitektur** vars kärnidé är att kombinera flera oberoende AI-modeller (kallade "experter" eller "agenter") via en **routing-/mekanism**, så att varje expert hanterar den deluppgift den är bäst på, och slutligen fusioneras experternas utd…
# Agent-minnessystemdesign: Implementering av korttids- och långtidsminne Denna artikel utforskar designen av Agent-minnessystem, uppdelat i två nivåer: korttidsminne och långtidsminne, och beskriver i detalj deras respektive implementeringslösningar och överväganden. ## Ramverk och kärnidéer: 1.…
# Sammanfattning av skillnaden mellan Agent-verktygsanrop och vanliga funktionsanrop Denna artikel diskuterar huvudsakligen de centrala skillnaderna mellan Agent-verktygsanrop och vanliga funktionsanrop, och beskriver i detalj mekanismen, värdet, vanliga feltillstånd och hanteringsstrategier för Ag…
# AI-intervjufråga 2: Hur säkerställer man att stora språkmodeller (LLM) anropar verktyg på ett tillförlitligt sätt Hur säkerställer man att en stor språkmodell (LLM) fungerar pålitligt och kontrollerbart vid verktygsanrop, snarare än att bara förlita sig på promptar för att "övertala" modellen? De…
# Sammanfattning av Function Calling-teknik ## 1. Definition Function Calling är en mekanism som gör det möjligt för utvecklare att beskriva tillgängliga externa verktyg (t.ex. API:er) för stora språkmodeller (LLM) via JSON-schema. När modellen bedömer att ett verktyg behöver anropas för att besvar…
# Guide och teknisk analys för vektordatabaser Denna artikel är en intervjuerfarenhetsdelning och teknisk analys om vektordatabaser. Den förklarar systematiskt kärnkoncept, tekniska principer, rekommendationer för val och användningsscenarier för vektordatabaser. ## 1. Kärndefinition - **Definiti…