2025年9月19日
posted @ 2025-09-19 16:11
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摘要:
如果你常逛技术社区,大概率听过 “大语言模型(LLM)能做很多事”—— 写文案、答问题、编代码,但真要把它放进实际业务里,比如给公司做个智能客服、给团队搭个文档问答工具,却总卡壳:要么模型记不住上下文,聊两句就 “断片”;要么模型不懂专业知识,回答全是 “通用废话”;要么调用外部工具时,得自己写一堆
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posted @ 2025-09-19 10:53
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2025年9月12日
posted @ 2025-09-12 21:12
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摘要:
下面是 Spring AI vs LangChain4j 的对比 + 使用建议,帮你理解两者的区别、优缺点,以及哪种场景适合用哪个。 🔍 基本介绍 项目Spring AILangChain4j 官网 / 文档 Spring AI 是 Spring 框架内的新模块,提供 AI 能力(模型调用、嵌入、
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posted @ 2025-09-12 20:57
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摘要:
Dify vs LangChain 核心差异 维度DifyLangChain 定位 低代码 / 无代码 AI 应用平台 开发者框架(LLM 逻辑编排) 目标用户 产品经理、运营、非技术人员 程序员、AI 工程师 开发方式 拖拽 + 配置,几分钟搭建 Python/Java 代码,灵活但复杂 扩展性
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posted @ 2025-09-12 20:29
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摘要:
LangChain安装要安装LangChain,可以使用pip命令进行安装。以下是安装LangChain的步骤: pip install langchainAI写代码python运行如果要使用OpenAI的LLM,安装命令为(pip不仅会安装LangChain库的核心部分,还会安装与使用OpenAI
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posted @ 2025-09-12 20:24
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摘要:
LangChain是一个开源的Python Al应用开发框架,它提供了构建基于大模型的AI应用所需的模块和工具。通过LangChain, 开发者可以轻松地与大模型(LLM)集成,完成文本生成、问答、翻译、对话等任务。LangChain降低了AI应用开发的门槛,让任何人都可以基于LLM构建属于自己的创
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posted @ 2025-09-12 20:23
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posted @ 2025-09-12 09:40
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摘要:
Ollama 是一个强大的本地推理大模型平台,旨在简化模型的本地部署、管理和推理工作流。它允许用户在本地机器上拉取、管理、运行大模型,并提供多种访问方式,包括本地 CLI、HTTP 接口以及通过 OpenAI 客户端的集成。这篇文章将详细介绍 Ollama 的功能,如何使用 Ollama 拉取模型、
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posted @ 2025-09-12 09:40
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2025年9月11日
posted @ 2025-09-11 09:46
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现在基于大模型开发应用时,相信很多人都有这种疑问,到底对大模型进行微调还是外接RAG呢?因为两者在一定层面上有很多相似的地方,下面让我给大家从各个层面进行分析,结合具体的业务场景,看哪种方式更适合你的。 大模型微调和RAG的区别 RAG:本质上没有改变大模型,只不过是在大模型之外添加了额外的知识而已
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posted @ 2025-09-11 08:52
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posted @ 2025-09-11 08:48
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2025年9月10日
摘要:
1、RAG概念 检索增强生成(RAG,Retrieval-Augmented Generation) 作为前沿的人工智能技术框架,创造性地融合了大规模语言模型(LLM)与外部知识源检索功能,致力于提升模型在问答与内容生成方面的表现。它通过从外部知识库提取相关信息,为语言模型输出注入更精准、更具深度的
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posted @ 2025-09-10 21:07
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摘要:
引言 正如我们所知,我们正深陷于一场人工智能(AI)革命的漩涡之中。无论人工智能介入哪一个行业,都带来了革新的希望和可能,同时也引发了全新的挑战。对于那些包括大型语言模型、生成型AI以及语义搜索在内的应用,如何有效处理数据的问题,变得尤为重要。 大部分基于大型语言模型的创新应用的基础,都建立在所谓的
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posted @ 2025-09-10 20:42
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posted @ 2025-09-10 20:11
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2025年9月9日
摘要:
能理解“句子顺序”和“上下文”的神经网络架构 一眼扫全篇,直接抓重点 注意力机制,抓重点,全局观察。 1. 起源与发展 2. Transformer 模型分类 3. 核心概念 3.1 自监督学习 3.2 迁移学习与微调 3.3 注意力层(Attention Layer) 4. 模型结构 4.1 En
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posted @ 2025-09-09 20:22
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摘要:
发展历史 1. 自然语言处理(NLP)简介 2. NLP 发展历程 📍 阶段 1:统计语言模型 📍 阶段 2:神经网络语言模型 (NNLM) 📍 阶段 3:预训练语言模型 (PLM) 📍 阶段 4:大语言模型 (LLM) 3. Transformer 架构的突破 4. 训练 4.1 训练与优
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posted @ 2025-09-09 20:14
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2025年9月7日
posted @ 2025-09-07 12:09
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2025年9月3日
摘要:
针对没时间看完的朋友,先上个“省流版”: LLM (large language model,大语言模型) = 最强大脑。能思考,会说话,但有点像个刚毕业的天才,啥都懂,问啥都能白话上两句,但有可能会瞎编,也不能直接干活。 RAG (Retrieval-augmented generation,检索
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posted @ 2025-09-03 19:34
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摘要:
🔎MCP vs Agent 的关系图谱 MCP(Model Context Protocol)= 标准接口/通用协议 MCP 是 Anthropic 提出的一个 开放协议,定义了 大模型如何和外部世界交互 的“语言”和规则。 MCP 解决的事“怎么调用工具”的问题,类似操作系统的 驱动协议,统一硬
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posted @ 2025-09-03 15:38
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2025年8月29日
摘要:
1. Dify 是什么? Dify 是一个 开源 LLM 应用开发平台(Low-code/No-code),目标是让开发者和团队更快地构建和运营基于大语言模型(LLM)的应用。 它的名字来自 “Do It For You”。 特点: 🛠️ 低代码/可视化:支持在 Web 界面拖拽配置工作流。 🧩
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posted @ 2025-08-29 15:54
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2025年5月8日
摘要:
Mermaid插件 通过 Cursor 内置扩展安装 打开 Cursor 启动 Cursor 编辑器(确保版本 ≥ 0.9.0) 进入扩展市场 Windows/Linux: Ctrl+Shift+X Mac: Command+Shift+X 搜索插件 在搜索栏输入 "Mermaid" 或 "Merm
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posted @ 2025-05-08 09:51
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2025年5月7日
摘要:
介绍 Cursor 是一个基于 VSCode 的代码编辑器,它保留了 VSCode 的布局和快捷键,但增加了一些独特的功能,尤其是能够帮助你编写代码的人工智能助手。在本文中,我使用了 Cursor 集成的 Anthropic 的 Claude Sonnet 3.5 模型,这是一个尖端的代码生成模型。
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posted @ 2025-05-07 19:13
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摘要:
1.Mermaid(“美人鱼”)的定位和优势 Mermaid是一款在Markdown文本编辑器中,绘制示意图或图表的工具。 语法简单,使用高效,可以动态创建和修改图表。 2.在软件中使用Mermaid的前提设置 2.1Typora中的设置 第一步: 第二步: 在文字编辑页面输入“三个点+mermai
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posted @ 2025-05-07 11:24
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2025年1月6日
摘要:
作为卓越工程文化的一部分,Code Review其实一直在进行中,只是各团队根据自身情况张驰有度,松紧可能也不一,这里简单梳理一下CR的方法和团队实践。 一、为什么要CR 提前发现缺陷在CodeReview阶段发现的逻辑错误、业务理解偏差、性能隐患等时有发生,CR可以提前发现问题。 提高代码质量主要
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posted @ 2025-01-06 14:36
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