01 2026 档案
摘要：想象一下，你现在是一家大型电商平台的AI架构师。双十一期间，你的智能客服系统每天要处理千万级的用户咨询。每个问题都要调用昂贵的GPT-API，响应慢、成本高，用户投诉飙升……这时候，你会怎么做？" "我们会发现一个奇怪的现象——每天有30%的问题是完全相同的！用户都在问：'快递几天能到？'、'怎么退
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摘要：本案例通过精心设计的提示模板，将历史对话内容与用户指令有机组合，引导模型生成精准的对话摘要。这种设计模拟了真实对话场景：模型既能回顾之前的交流内容，又能理解当前提出的总结要求，从而输出符合预期的结果。 消息模板：对话结构的骨架设计 聊天提示模板是整个流程的骨架，它定义了信息的组织方式。模板包含两个关
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摘要：今天我们一起来看一段非常实用的 LangChain 代码，它展示了如何用 少样本提示（Few-Shot Prompting） 的方式，让大模型更聪明、更准确地回答数学问题。我会把核心知识点拆解清楚，帮助大家理解每一步的作用和背后的原理。 什么是“少样本提示”（Few-Shot Prompting）？
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摘要：想让大模型回答问题具有推理步骤如何实现？比如问大模型 李白和白居易谁活得的更久？这个问题，我们期望他按照如下这种格式回答： 问：李白去世时的年龄是多少？答案：李白去世时61岁。问：白居易去世时的年龄是多少？答案：白居易去世时74岁。所以最终答案是：白居易首先我们直接问大模型看他如何回答 from l
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摘要：这个代码的核心功能是：基于输入词的长度动态选择反义词示例，并调用大模型生成反义词，体现了 “动态少样本提示（Dynamic Few-Shot Prompting）” 与 “上下文长度感知的示例选择” 的能力。 from langchain.prompts import FewShotPromptTe
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摘要：目标：构建带上下文记忆的猫咪聊天机器人 先看代码： from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.messages i
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摘要：先看代码 import os from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_openai i
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摘要：今天我们要解锁一个在大语言模型（LLM）应用开发领域超实用的工具 ——Python LangChain 框架。 LangChain 到底是什么？其实不用把它想复杂，它就像是一个 “大语言模型应用的积木搭建平台”—— 我们不用从零开始搭建复杂的 LLM 交互逻辑、数据处理流程，只需要借助 LangCh
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