在构建AI应用的过程中，利用大型语言模型的能力至关重要。LangChain作为一个强大的框架，简化了与这些模型的交互，提供了模型选择、提示词设计以及输出解析等关键工具。本文将深入探讨LangChain的核心构建模块，包括模型、提示词和输出解析器，并结合实际案例，阐述它们在构建AI应用中的作用。 模型：LangChain的动力引擎 LangChain的核心在于利用各种模型生成智能响应。这些模型，例如
GPT（Generative Pre-trained Transformer）这类生成式模型的强大，常常让人产生“人工智能”已经触手可及的错觉。然而，透过表象，我们发现驱动它们的并非真正的理解或创造力，而是惊人的预测能力，是数学公式背后概率的精妙运用。本文将深入剖析GPT的本质，解构其“生成”能力的奥秘，并展望这项技术的未来发展方向。 生成的本质：概率的炼金术 在机器学习领域，生成模型与判别模型的
Prompt Engineering（提示工程）已经成为解锁大型语言模型（LLM）潜力的关键技能。本文将深入探讨提示工程的基础知识，揭示其重要性，并提供实用的技巧和策略，帮助你从零开始，成为一名提示工程领域的专家。 在人工智能领域，一个有趣且日益重要的现象正在发生：两个经验水平相当的开发者，面对相同的项目需求，却在使用人工智能工具时表现出截然不同的结果。一个开发者能够持续地从AI那里获得干净、可用
AI的“童年”：从班加罗尔到全球，印度引领大模型技术的“体验式学习”革命
人工智能（AI）正在经历一场深刻的变革，如同孩子学习成长一般，从最初的“死记硬背”向更具适应性和创造性的“体验式学习”转变。 这场变革的核心在于模仿人类的学习方式，让AI不再仅仅是执行预设指令的机器，而是能够通过经验、试错和反馈不断提升自身能力的智能体。 印度，尤其是班加罗尔这样的科技中心，正站在这场变革的前沿，引领着全球AI技术的创新发展。 核心关键词：体验式学习 传统的AI开发模式侧重于向机器
在人工智能领域，如何让 AI 模型更有效地与外部世界互动，获取实时数据，并执行复杂任务，一直是研究人员和开发人员关注的焦点。模型上下文协议 (MCP) 的出现，为解决这一难题提供了全新的思路。作为一种开放标准，MCP 旨在通过统一的接口将 AI 模型连接到外部数据源和工具，极大地简化了 AI 集成过程，尤其是在检索增强生成 (RAG) 和 Agentic AI 应用中，展现出强大的潜力。本文将深入
在大模型和生成式AI（GenAI）时代，对实时数据的需求达到了前所未有的高度。无论是构建“ChatGPT-for-CX”这样的客户体验应用，还是实现动态报价引擎，都依赖于毫秒级新鲜的数据。传统的批量ETL流程已无法满足这种需求，每一个点击、每一次滚动、每一个传感器信号都必须通过一个具有高韧性的 数据流 管道进行处理。 Apache Kafka (作为事实日志) 和 Apache Flink (作为
在 RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成) 技术日益普及的今天，如何构建一个完全本地化、开源且易于部署的 RAG 系统，成为了许多开发者和研究人员关注的焦点。本文将带你深入了解如何利用 Deepseek、Ollama 和 Elasticsearch，结合 Docker 技术，搭建一个功能强大的本地 RAG 试验场。告别对 OpenAI API 或外部
核心关键词：痛点、大模型、自动化、智能化、产品化、用户、求职、效能 每一个伟大的产品都源于对痛点的精准洞察和有效解决。本文将以Anudeep Kolluri分享的求职助手产品开发案例为蓝本，探讨如何利用大模型技术解决实际问题，实现自动化与智能化，最终完成产品化的整个过程。这个案例的核心在于深刻理解用户需求，并将其转化为切实可用的解决方案，最终显著提升求职效能。 1. 痛点的发现与验证：从抱怨到需求
数据科学领域正以惊人的速度发展，而今年最令人兴奋的进展之一就是检索增强生成（RAG）技术的崛起。RAG是一种混合AI架构，巧妙地将搜索与生成模型融合在一起，以产生准确、具备上下文感知能力的响应。如果您一直好奇如何将GPT等大型语言模型（LLM）与您自己的数据相结合，那么RAG就是您一直在寻找的答案。它将引领数据科学迈向更加智能的未来。 RAG的核心：检索与生成 检索增强生成（RAG）的核心在于其双
当您向 ChatGPT 等大模型提出问题时，是否经常收到模棱两可、过于客套的回答？输出内容泛泛而谈，缺乏结构，甚至无法提供您真正需要的实用细节？ 别担心，您并不孤单。本文将介绍一种简单而有效的Prompt技巧——Deepline Prompt，只需四个动词，即可显著提升大模型的回答质量，使其更具洞察力、实用性和结构性，尤其是在处理复杂的技术问题时。这个技巧能帮助你的ChatGPT更上一层楼。 理解
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