构建Langchain管道：集成搜索与API调用的逐步指南
llmtrend Langchain作为一个开源框架，为我们提供了构建复杂NLP应用管道的能力。通过Langchain，我们可以创建一系列强大的操作链，这些操作链具备API调用、搜索、数据解析等多种功能。随着技术的不断发展，Langchain和其他类似的框架将继续在NLP领域发挥重要作用。
2 月 2025
构建更好的大模型（LLMs）：反馈驱动优化指南
构建一个自我细化循环，通过结构化反馈迭代提升LLMs生成的响应。在应用反馈驱动方法时，正确的技术选择取决于可用资源和正在解决的具体问题。一些方法通过重新训练提供更大的控制和定制，而其他方法则在不修改模型的情况下提供灵活性。
构建和验证LLM作为裁判的实践指南
LLM-as-a-Judge系统的核心思想是利用一个LLM来评估另一个LLM的输出。这种方法的优势在于，它能够提供一个相对客观和一致的评价标准，从而帮助开发者和研究人员理解模型的性能，并指导他们进行改进。LLM-as-a-Judge系统为AI评估提供了一种新的视角
什么是Embeddings，为什么需要Embeddings？
什么是Embeddings？Embeddings是现代语义NLP的基石。它们使机器能够在句子和文档级别理解含义，为广泛的智能应用打开了大门。通过掌握句子嵌入，你为自己装备了强大的工具，以应对复杂的NLP挑战并构建真正的语义感知系统。
vllm是什么?优化大型语言模型推理的高效系统
vllm是什么？vLLM 的核心创新在于引入了 PagedAttention 机制，这一机制借鉴了操作系统中虚拟内存和分页的理念。在传统的操作系统中，虚拟内存和分页技术使得系统能够使用比实际物理内存更多的内存空间，vLLM 将这一思想应用于 LLM 服务中的 KV 缓存管理。
Auto-Differentiating Any LLM Workflows: 告别手动提示 —论文综述
LLM-AutoDiff的提出为LLM的应用和优化提供了一种新的方法论，它通过自动提示优化，减少了手动提示工程的工作量，提高了LLM应用的效率和效果。随着LLM技术的不断发展，LLM-AutoDiff有望在更多的领域和应用中发挥重要作用。
DeepSeek：AI领域的新星
DeepSeek之所以能够取得非凡的成就，是因为它致力于开源AI。通过自由分享核心技术，DeepSeek鼓励全球开发者社区进行实验、改进和构建其模型。这种开放程度是其迅速崛起的驱动力。它证明了大型语言模型可以高效、有效地开发，为社区驱动的AI解决方案开启了一个新时代。
人工智能领域的新动态（2025年2月19日至26日）
AI新闻-人工智能（AI）领域的发展日新月异，不断有突破性的技术问世，改变着我们的生活和工作方式。本周，我们将一起探索包括 Claude、DeepSeek、OpenAI、谷歌、阿里巴巴和苹果在内的行业巨头是如何通过创新技术推动AI的边界，提高技术的可访问性和性能。
AI搜索与总结应用：Gemini 2 Flash与Crew AI的逐步指南
构建一个AI驱动的系统需要有良好的架构设计、高效的实现和流畅的工作流程。本文将构建一个完全自动化的AI搜索研究助理，使用Gemini Flash 2、Crew AI、Google Search（Serper API）和Google Scholar API。
AI在测试中的应用：AI会取代人类测试员吗？
AI无疑正在改变软件测试领域。它自动化重复任务、增强覆盖率和提高测试流程效率的能力正在彻底改变行业。然而，AI并不是人类测试员的替代品。通过掌握AI工具、专注于数据分析和拥抱混合角色，人类测试员将继续在确保软件在AI驱动的未来的质量、性能和用户体验方面发挥关键作用。