在信息爆炸的时代，重复性的信息处理工作占据了我们大量的时间和精力。本文将深入探讨如何结合 Web Scraping、LLM（大型语言模型）和 LangChain 等技术，构建一个 AI 驱动 的自动化工作流，从而解放生产力，专注于更有价值的创造性工作。文章将以一个实际案例出发，详细解析构建过程中的关键决策和技术选择，并分享从中获得的经验和未来发展方向。 问题与挑战：寻找自动化解决方案 许多工作都包
众多AI团队往往只是简单地在大语言模型（LLM）之上堆砌一个华丽的用户界面，就宣称这是一款“产品”。然而，当真实用户开始使用时，应用却往往崩溃。根本原因在于你可能选择了错误的AI能力层级来构建你的应用。本文将深入探讨不同AI层级的适用场景，帮助你选择最适合需求的架构，从而避免大模型应用在实际应用中“水土不服”的困境。 1. 原始动力：大语言模型（LLM）的局限性 关键词：LLM，局限性，内容创作，
Cypress AI 命令的出现，为前端测试领域带来了革命性的改变。它利用大语言模型 (LLM) 的强大能力，能够根据自然语言描述自动生成端到端 (E2E) 测试用例，极大地提升了测试效率，降低了测试成本。本文将深入探讨如何使用 Cypress AI 命令，并结合实际案例分析其工作原理与优势，旨在帮助开发者更好地理解和运用这项技术，从而提升前端测试的自动化水平。 1. Cypress AI 命令：
过去，2000字长文几乎是 SEO 领域的金科玉律。内容越长，排名似乎越高，权威性也更强，关键词的布局空间也更大。但在 LLM（大型语言模型） 如 ChatGPT、Gemini 和 Claude 涌现的今天，这种策略正在遭受前所未有的挑战。这些 AI 系统并不关心你的文章是否达到了 2000字，它们更在意文章的结构、可信度和相关性。搜索引擎不再仅仅依赖你的博客，而是在几秒钟内从数百个来源提取答案。
我们或许拥有了一座桥梁，能够连接看似遥远的物理学与神经科学领域，而这座桥梁可能就是当下炙手可热的大语言模型(LLM)。想象一下，一个基于特定原则显现的信息场。在物理学中，这听起来像是信息转化为物质；在神经科学中，则像是意识从人类经验中产生。但是，如果我说我实际谈论的是大语言模型——关于潜在权重如何在提示词和响应窗口中显现为token呢？ 信息场：连接物质与意识的潜在统一场？ 文章的核心观点围绕着“
人工智能（AI）正在彻底改变各行各业的运作方式，它提供的工具可以自动化工作流程、增强决策能力并创造更个性化的体验。 在当今获得关注的最突出的人工智能技术中，大模型（LLM） 和更新的 大动作模型（LAM） 引人注目。虽然两者都植根于先进的机器学习技术，但它们的核心能力却大相径庭。 寻求采用人工智能的企业需要了解这些模型之间的比较，尤其是在为行业特定任务实施解决方案时。 本文探讨了 LLM 和 LA
近年来，人工智能领域取得了令人瞩目的进展，各类大模型如ChatGPT、Gemini层出不穷。然而，这些大模型普遍面临一个瓶颈：它们只能基于训练数据回答问题，无法获取最新的、外部的信息。这时，RAG(Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成)应运而生，它通过赋予AI检索外部数据能力，在生成答案前先查找相关信息，从而突破了传统大模型的局限性。本文将深入探讨RAG的概念
随着人工智能的飞速发展，提示词工程(Prompt Engineering)已经从一项专业技术演变为影响个人和组织利用AI的关键方法。本文将深入探讨2025年提示词工程领域的核心趋势、新兴前沿以及其带来的商业价值，旨在为希望在快速变化的AI市场中保持领先地位的从业者提供实用指导。我们将从基础方法、进阶技巧、创新领域以及实际应用案例等多维度进行分析，帮助读者全面理解和掌握提示词工程。 基础方法：提升A
内容创作，尤其是高质量内容的持续创作，对于任何个体或企业来说都是一项艰巨的任务。无休止的深夜面对空白的编辑器，苦苦思索如何将一个半生不熟的想法变成读者真正想看的内容，再到将博客文章转换为适用于不同平台（如Twitter、LinkedIn）的社交媒体帖文，其中的痛苦与挣扎，相信每一位内容创作者都深有体会。本文将探讨如何利用 AWS 新推出的开源框架 Strands Agents，构建一个端到端的内容
内容创作，尤其是高质量内容的持续创作，对于任何个体或企业来说都是一项艰巨的任务。无休止的深夜面对空白的编辑器，苦苦思索如何将一个半生不熟的想法变成读者真正想看的内容，再到将博客文章转换为适用于不同平台（如Twitter、LinkedIn）的社交媒体帖文，其中的痛苦与挣扎，相信每一位内容创作者都深有体会。本文将探讨如何利用 AWS 新推出的开源框架 Strands Agents，构建一个端到端的内容
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