摘要：
初学大模型时，最容易把模型回答理解成“它回我一段文字就结束了”。但在真实项目里，模型输出通常还要继续流向别的程序模块，例如： 存进数据库； 返回给前端页面渲染； 交给下一个工作流节点； 作为 Agent、工具、接口调用的参数； 进入风控、审核、统计、报表逻辑。 这时，“一段自然语言”通常就不够用了。 阅读全文
posted @ 2026-05-05 15:23
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摘要：
注册新号 直接点击注册连接：aws注册地址 输入邮箱，然后一直下一步（默认没问题）。 出现这个一般选跳过，不然后面再登录很麻烦 跳过进来后就到控制台了 切换好地区后，选择ec2,如果找不到可以用上方的搜索框。 然后点击左侧实例 再点击右上方的启动新实例 进来后先输入名称，然后默认选择Amazon l 阅读全文
posted @ 2026-05-01 23:49
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摘要：
模板类型 类型 说明 定位 PromptTemplate 面向纯文本模板，填值后通常得到一条字符串 重点掌握 ChatPromptTemplate 面向聊天模型的多角色模板，填值后得到多条消息 重点掌握 FewShotPromptTemplate 把若干“示例输入-输出”嵌入提示词 了解 Pipel 阅读全文
posted @ 2026-04-30 11:12
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摘要：
设计高效 Prompt 的两个关键原则：编写清晰、具体的指令和给予模型充足思考时间 定义角色 + 背景信息 + 任务目标 + 输出要求 指定完成任务的步骤 + 指导模型在下结论之前找出一个自己的解法 局限性： 模型偶尔会生成一些看似真实实则编造的知识，若让语言模型描述一个不存在的产品,它可能会自行构 阅读全文
posted @ 2026-04-29 16:39
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摘要：
想离线使用模型 想减少对云端 API 的依赖 想做本地开发、本地测试 想让敏感数据尽量不出本机 想学习开源模型和本地推理的基本流程 云端 API：模型在别人服务器上，你通过网络调用 Ollama 本地运行：模型在你机器上，你通过本机服务调用 官网下载太慢，一个多G，网盘链接： 下载Ollama地址 阅读全文
posted @ 2026-04-29 12:34
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摘要：
response = model.invoke("写一句关于春天的诗，14 字以内") print(type(model)) # 模型客户端对象 print(type(response)) # AIMessage print(type(response.content)) # str AIMessa 阅读全文
posted @ 2026-04-29 10:32
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Format：像下单前把需求写清楚，例如要不要辣、几人份、送到哪里。你写得越清楚，模型越不容易答偏。 Predict：像把订单交给餐厅处理。你可以换不同餐厅（不同模型），但你希望下单方式尽量统一。 Parse：像外卖到了之后先分装、贴标签。原始回答可能很长，但系统往往需要结构化的数据才能继续处理。 阅读全文
posted @ 2026-04-28 17:36
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摘要：
from langchain_openai import ( ChatOpenAI, ) # 用 OpenAI 兼容接口和模型对话（阿里云等也兼容这个接口） import os # Python 自带：用来读「环境变量」（如 API 密钥） # load_dotenv：从项目根目录的 .env 文件 阅读全文
posted @ 2026-04-28 16:47
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摘要：
import os from dotenv import load_dotenv from langchain.chat_models import (init_chat_model,) load_dotenv(encoding="utf-8") # 2. 实例化模型并调用 llmQwen = in 阅读全文
posted @ 2026-04-28 15:56
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摘要：
import langchain # 核心框架（Chain、Agent、Memory 等） import langchain_community # 社区扩展（部分集成、第三方工具等） import sys # 获取 Python 解释器信息 # LangChain 核心包版本号（需与教程/文档要求 阅读全文
posted @ 2026-04-28 15:45
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