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以下内容由AI对话生成 带记忆的聊天机器人实现 下面是完整的代码实现，包含详细注释： # chatbot_with_memory.py import os from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain.memory import Con 阅读全文
posted @ 2025-09-15 09:32
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这里我使用了科大讯飞的免费大模型来尝试 最简的应用 from langchain_community.chat_models import ChatOpenAI from langchain.schema import HumanMessage llm = ChatOpenAI( model_nam 阅读全文
posted @ 2025-09-12 18:18
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以下内容为AI对话生成 核心模块概览 可以把这五大模块想象成一个智能机器人的不同部分： Models（模型）：机器人的“大脑”，负责真正的思考和生成。 Prompts（提示）：你给机器人的“指令”和“问题背景”，引导它如何思考。 Chains（链）：机器人的“工作流程”，把简单任务组合成复杂任务。 阅读全文
posted @ 2025-09-12 15:26
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以下内容根据AI对话生成，如有雷同，纯属巧合 1. 链式调用 (Chaining) 这是最基本也是最常见的模式。它指的是将多个 LLM 调用、数据处理步骤或工具调用按顺序连接起来，形成一个连贯的工作流。前一个步骤的输出是后一个步骤的输入。 要解决的问题：单一 LLM 调用无法完成复杂任务。 核心思想 阅读全文
posted @ 2025-09-12 15:07
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以下内容是根据与AI对话完成的学习规划，如果有雷同，纯属巧合 阶段一：筑基入门 (1-2周) 这个阶段的目标是理解 LangChain 解决的核心问题、基本概念和核心组件。 学习目标： 理解 LLM 应用开发中的常见模式（如链式调用、代理）。 熟悉 LangChain 的核心模块（Models, P 阅读全文
posted @ 2025-09-12 15:02
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首次试用browser use，按照官方文档的说明运行总是报错 很明显是 browser use中的某 个校验项没过，这里暂时不清楚 是干嘛的，但是看这个是个环境变量，就暂时先从环境变量中置为Ture来跳过，配置后，可正常运行 import asyncio import os from langch 阅读全文
posted @ 2025-04-18 22:40
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为了安全地运行 MySQL 容器并确保数据不会因容器被删除或重启而丢失，需要将 MySQL 的数据存储到 持久化存储 中。通常可以通过以下两种方式实现： 1. 使用 Docker 卷（Volume）持久化数据 Docker 卷是一种将容器内的数据存储到宿主机上的机制，即使容器被删除，数据仍然保留。 阅读全文
posted @ 2025-03-03 19:30
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参考：DeepSeek本地部署详细指南 访问ollama官网下载 这里我选择的是windows版本，因为本人设备能力有限，准备后续安装1.5B版本进行初步学习使用 安装好后，进入命令行执行ollama --version，检查是否安装成功，如出现下述信息，则说明安装成功 下载并安装deepseek 阅读全文
posted @ 2025-02-23 13:50
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创建并运行一个最简单的fastapi应用 最简单的 FastAPI 文件可能像下面这样： from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") async def root(): return {"message": "Hello Wor 阅读全文
posted @ 2024-12-10 10:30
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安装python 这里我准备使用3.9版本的python进行学习，因为fast交互文档的原因，我将从原本使用的3.7版本升级到3.9版本，这里的原因稍后介绍 安装fastapi pip install fastapi 安装ASGI 服务器 pip install "uvicorn[standard] 阅读全文
posted @ 2024-12-05 22:07
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