摘要：
一、递归字符分割器的原理及使用 RecursiveCharacterTextSpliter递归字符分割器，它弥补了固定大小的CharacterTextSpliter只能按照一个设定好的字符串进行分割，有可能造成某一些块过大或过小的问题。过程示意图： 递归字符分割器的原理是，传入一组优先级逐级递减的分 阅读全文
posted @ 2026-01-06 18:16
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一、介绍 CoT(Chain of Thought)思维链是一种能够激发大模型潜力，提升模型解决复杂推理问题（如数学逻辑问题、常识问题和符号逻辑问题）正确率的经典提示方法。其原理是通过在提示词中提供带有分步推理过程的few-shot examples(少量示例)，或者添加明确的“请一步一步思考”指令 阅读全文
posted @ 2025-12-22 20:46
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最近在开发和调试模型应用时，常常感到困惑，当我的智能体表现跟预期不一样，我该改哪里？ 可能是模型犯傻，可能是提示词写得不够好，可能是我的智能体架构没办法完成这么复杂的问题，那么，该从哪里入手呢？ 决策指南：系统化的调试排查清单 面对问题，不要盲目尝试，应该遵循一个系统化的排查路径，从最简单、成本最低 阅读全文
posted @ 2025-12-16 16:32
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在langchain Tools工具的基础使用中，工具方法的参数是由大模型生成schema来调用的。除了schema定义的参数外，tools还有一类特定的内置参数：runtime。 runtime是一个内部定义好的ToolRuntime类型结构，里面有state、context、store、stre 阅读全文
posted @ 2025-12-10 21:03
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一. 原理 在我的上一篇笔记中，记录了如何使用原生的大模型进行工具调用：https://www.cnblogs.com/nanimono/p/19295032。让大模型进行工具调用本质上并不是让模型自动调用工具并返回结果，而是： 1. 在输入给模型的数据中定义对工具（函数）名字、功能、参数名及介绍的 阅读全文
posted @ 2025-12-04 16:01
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DeepSeek今天发布了V3.2，深度思考模式首次支持工具调用，并且将最大输出token长度扩充至32k-64k。同时，发布了一个测试版的v3.2-speciale，该模型可以看做一个超级加强版长思考DeepSeek，具有出色的数学推理能力和高复杂任务解决能力。但既不支持工具调用，也没有针对日常应 阅读全文
posted @ 2025-12-01 23:12
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一. 需求 最近想实现一个简单的功能：用户输入一个餐厅名关键词，agent调用高德地图api，拿到餐厅的一些关键信息，如准确店名、地址（文字地址+经纬度）、评分、人均、营业时间等，接下来agent将接口返回的数据整理，形成更精简的结构化json，存入数据库。只获取餐厅信息并存库是没太多业务价值的，第 阅读全文
posted @ 2025-12-01 15:38
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一、构成RAG的基本概念 Embeddings：用数学空间表达语义和文本间的关系 文本相似度： 表层：词汇重叠.深层：语义 语义相似度与距离：关注文本的深层含义与上下文，而非仅仅是词汇。 语义距离：越近，语义相似度越高；越远，语义相似度越低. 文档分块（chunking)：将长文本按一定大小和分块策 阅读全文
posted @ 2025-11-24 18:45
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一、TextSplitter TextSplitter继承自BaseDocumentTransformer，是一个抽象类，不能直接创建实例。 核心(内部)属性有： _chunk_size: 每块大小 _chunk_overlap: 每块之间的重叠区大小 _length_function: 计算大小的 阅读全文
posted @ 2025-11-20 19:04
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要求： 1. 实现传入参数的深拷贝，并返回拷贝后的对象。 2. 要考虑到日期、正则等特殊类型，还有ES6的新数据类型。 3. 要考虑循环引用情况。 思路： 基础数据类型的深拷贝，只要考虑一下是对象还是数组，递归即可。完美深拷贝难点在循环引用和特殊类型。 循环引用可以用一个Map解决。 特殊类型，万变 阅读全文
posted @ 2023-03-09 13:47
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