随笔分类 - AI
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摘要：PyCharm 以模块的方式运行 要读取 .env 变更，需要在 Paths to ".env" files 后面指定变更文件的路径，或者如图，以项目根目录运行 以脚本方式运行：uv run app/worker.py 以模块方式运行：uv run -m app.worker 这两个命令都用于在 u
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摘要：安装包下载：https://github.com/qdrant/qdrant/releases 解压并创建目录&文件 D:\ProgramData\Qdrant\ ├── qdrant.exe ├── storage # 手动创建 └── config\ └── config.yaml # 可选配置
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摘要：目录构建知识库文档加载（Document Loaders）TextLoaderWebBaseLoaderCSVLoaderPDF文本切分（Text Splitters）递归字符切分（推荐）固定长度切分结构感知切分向量化（Embeddings）Ollama EmbeddingsDashScope Em
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摘要：目录项目构建UV安装初始项目构建 FastAPI添加应用入口本地运行项目部署服务器环境安装本地生成发布包Copy 源代码删除旧缓存并编译：服务器部署服务器运行配置系统服务 本来想尝试一下，打成Docker镜像，然后再 save 出来。导到服务器上的，一看镜像包太大了。以后要改个程序发版太麻烦了。 采
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摘要：目录🐍 Python SDK安装🦜 LangChain RAG 集成安装🔗 全部集成MinerU Open API SDK (Python)🚀 核心特性📦 安装指南🛠️ 快速上手1. Agent 轻量解析 (Flash Extract - 免登录)2. 精准解析 (Precision E
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摘要：目录向量数据库（Vector Database）全面解析与选型指南什么是向量数据库？传统数据库 vs 向量数据库核心区别为什么需要向量数据库？按特定需求选择主流向量数据库对比1. Milvus2. Pinecone3. FAISS4. Chroma5. Qdrant6. Weaviate典型应用场景
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摘要：在向模型提交多模态消息，比如：音频、视频、图片时，我们不建议直接发送文件数据（base64）给模型，这会大量占用内存和会话记忆。更常见的方案是： 先将多模态文件上传至通用的OSS服务，例如：阿里云OSS、腾讯云COS等 获取oss服务的文件url地址，组织多模态消息，发送给大模型 我们的服务端需要具
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摘要：目录配置LangSmith示例代码本地部署系统运行 LangChain的Agent底层是基于LangGraph实现的，而LangGraph提供了完整的后端部署功能，自带非常完善的API接口，无需我们额外处理。 同时，LangChain还提供了基于LangSmith的GUI控制台实现Agent的调试、
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摘要：一个基于 LangChain 和多模态模型的食谱推荐应用。用户可以拍摄自家冰箱或厨房的食物照片，管家会自动识别图片中的食材，根据食材搜索相关食谱推荐给用户。 pyproject.toml [project] name = "vip-langchain" version = "0.1.0" descr
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摘要：目录短期记忆-基于内存完整代码长期记忆-基于数据库完整代码记忆管理示例代码 https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/short-term-memory Agent 的记忆（Memory）分两类： 短期记忆（short-term memory）：
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摘要：目录自定义工具基于 Tool 描述工具【不推荐】使用函数名和文档注释描述工具【推荐】定义 Pydantic Model 描述参数工具调用方法完整代码预定义工具示例智能体的方式调用优化自定义 tavily 工具完整代码 模型（Model)是Agent的大脑，负责推理分析。而工具（Tools）则是Age
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摘要：目录设置角色和指令提示词工程对话示例格式化输出基于Model的结构化输出 提示词(Prompt) 就是发送给模型的消息，其中SystemMessage是 系统提示词(system prompt) ，可以给模型设定角色、聊天的背景、任务说明，对模型生成的内容脊很大的影响。 设置角色和指令 在创建模型的
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摘要：在 LangChain 中，发送给模型的消息、模型返回的消息都统一被封装为 BaseMessage,它是 Agent 中基本的上下文单元。我们不需要自己创建BaseMessage对象， LangChain 已经把常见消息根据角色（Role）创建了对应的 BaseMessage的子类 SystemMe
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摘要：目录模型初始化基于名称推断模型提供商引入依赖配置环境初始化模型自定义模型提供商配置环境调整模型参数使用 model 类引入依赖初始化模型模型调用invokestream智能体创建智能体调用智能体invokestream完整代码 LangChain 支持现在市面上大部分常见的大语言模型（LLM)，并且
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摘要：目录安装依赖添加环境变量加载环境变量定义工具创建 Agent发起调用完成代码如下 Python - UV 为每个项目创建独立、干净的Python工作空间 UV 中文文档：https://uv.doczh.com/ 安装依赖 cd D:\OpenSource\Python\VipLangChain #
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摘要：目录机器学习监督学习回归分类标记问题搜索推荐系统序列学习无监督学习与环境互动强化学习 机器学习 监督学习 监督学习（supervised learning）擅长在“给定输入特征”的情况下预测标签。 每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。 有时，即使标签是未知的，样本也可以指代输入特征
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摘要：Deep Agents：快速开发各种执行复杂任务的Agent，自带了复杂任务的拆解、跟踪、尝试记忆等功能，可以当成半成品的Agent+个性化定制 LangChain：自定义Agent的各个模块，这样可以实现个性化的 Agent 的开发 LangGraph：可以自己安排工作流，内存控制，人机交互，自定
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摘要：AI大模型知识体系 A 大模型应用工具 Ollama、Claude、Chatgpt、Dify、Coze、trea、corsor、n8n、Manus、Trace.ai... B 大模型应用开发 想要数据准这块少不了 模型私有化部署、编辑（Agent开发、工作流程开发、RAG开发）、Langgraph、
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摘要：Dify — Windows 下 Docker 安装 Dify Dify — 聊天助手 -- 知识库 Dify — 文本生成应用 Dify — Agent 智能体 Dify — Chatflow - 文档知识库 Dify — 连接MySQL配置 Dify — Chatflow - 数据库智能查询 D
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摘要：目录创建数据库创建知识库创建Chatflow生成查询SQL提取SQL执行SQL结果优化直接回复测试QA Dify — Windows 下 Docker 安装 Dify Dify — 聊天助手 -- 知识库 Dify — 文本生成应用 Dify — Agent 智能体 Dify — Chatflow
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