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深夜发布，万亿参数，Qwen 3 Max Preview重磅登场 | 9月7日AI日报第147期

2025-09-07 1 全新Qwen 3 Max Preview模型发布[00:03] 2 拍我AI接入谷歌 Nano Banana[00:23] 3 混元游戏视觉生成平台2.0版本[00:38] 4 kimi k2 0905正式上线[00:56] 5 AI大模型排行榜[01:22]

一口气学会RAG AI Agent和向量数据库Vector Database

这期视频我带大家从零开始设计并搭建一个 RAG AI Agent，用 Supabase 来做向量数据库。 我会先用 AI Agent 系统设计的思路讲清楚什么是 RAG，再现场演示一个完整的 Demo，并手把手教你如何跑开源代码仓库（Github 已经放好），最后还会部署到 Google Cloud。 📂 开源代码Github仓库: https://github.com/ShenSeanChen/yt-rag 另外我也整理了一个全栈应用模板，可以帮你快速起步: https://github.com/ShenSeanChen/launch-mvp-stripe-nextjs-supabase 我目前在做的AI创业项目 AutoManus.io，一款专门帮卖实物产品的企业管理销售线索的 AI Agent You Can Build Anything. You Can Learn Anything. 💪 如果你觉得内容有帮助，可以请我喝杯咖啡 ☕️ https://buy.stripe.com/5kA176bA895ggog4gh 我的其他平台： X: https://x.com/ShenSeanChen Discord: https://discord.gg/TKKPzZheua LinkedIn: https://linkedin.com/in/shen-sean-chen Github: https://github.com/ShenSeanChen Instagram: https://www.instagram.com/sean_tech_stories Timeline 00:00 Intro 00:47 RAG, VectorDB - AI Agent System Design 03:13 What is an Embedding? 05:44 Live Demo with RAG, VectorDB 07:51 Why don't we just feed data into ChatGPT 09:21 How to setup RAG, VectorDB with Open Source Github 13:48 Setup Supabase Vector DB API Keys 17:01 Initialize Vector Database 20:07 Explanation on test_setup.py 20:37 How to embed text / seeding 22:00 Test Backend AI Agent API 23:05 Documents, Seeding, RAG Query 26:47 Start embedding the text 27:40 Check Supabase Vector Embeddings 29:19 AI Chat Q&A Agent 30:16 Deploy the RAG/VectorDatabase to Google Cloud 31:04 Commit to Github, Connect to GCP 32:31 Dockerfile Setup 32:53 Setup Variables & Secrets on Google Cloud GCP 34:36 Final Comments

綠媒造謠，把青鳥做的假圖嫁禍給小草！青鳥每天都在一點一滴說謊

一群兔子骗过上亿人，这只是AI摧毁信任的开始

神奇banana真的很神奇 换动作打斗场景示例

网盘及地址：https://pan.quark.cn/s/f49bb81bd2d1 具体数值及节点其他，自行根据实际应用情况调整