llm agent框架介绍：使用LangGraph构建Agent
llmtrend llm agent框架LangGraph是一个基于LangChain库的扩展工具，它专为构建有状态的多主体应用而生。LangChain允许开发者定义计算链，而LangGraph则在此基础上引入了循环计算的能力，使得应用程序能够像智能体一样，并根据当前状态决定下一步的行动。
llm agent框架介绍：利用 AutoGen 框架探索多智能体对话模式
llm agent框架AutoGen 是微软发布的开源编程框架，旨在构建人工智能智能体，并促进多个智能体之间的协作以解决任务。它为创建和编排 LLM 智能体提供了易用的框架，支持多种对话模式、工具集成以及自定义 LLM 客户端。
llm agent框架介绍：使用CrewAI构建多智能体系统
在人工智能飞速发展的当下，多智能体系统（MAS）凭借其独特的协作优势，成为解决复杂任务的有力工具。CrewAI 作为一款开源llm agent框架，为设计和管理多智能体系统提供了便捷途径，在多个领域展现出巨大潜力。
RAG切块策略深度解析与实践指南
检索增强生成（RAG）技术是挖掘核心知识的关键。而在 RAG 系统中，切块（chunking）策略的运用至关重要，它直接关乎系统的性能与效果，决定着能否精准、高效地从庞大信息库中提取并利用知识。随着数据量和业务需求的变化，持续优化切块策略是确保 RAG 系统性能稳定、高效的关键。
llm rag技术对比：RAG vs KAG vs CAG
CAG 与 RAG 相结合，利用 CAG 预加载常见问题的答案，提高常见问题的响应速度；对于动态数据和新问题，则借助 RAG 进行实时检索和回答，实现优势互补。在法律领域，将 KAG 的知识图谱推理与 RAG 的实时检索相结合，可以实现依据法律知识图谱进行案件分析和推理。
LLM Prompt技巧深度解析与实践指南
LLM Prompt技巧在提升大型语言模型性能方面具有重要作用。通过精心设计prompt，我们可以引导模型生成更加准确、相关且符合期望的输出。通过不断尝试不同的prompt设计方法和策略，我们可以逐渐掌握这些技巧并提升自己的LLM应用能力。
什么是COT（Chain of Thought Prompting）
COT技术是一种自然语言处理（NLP）领域的创新方法，旨在通过引导AI系统逐步思考问题的过程，从而提高其推理能力。在Wei等人（2022）的研究中，首次提出了COT提示的概念，即通过中间推理步骤实现复杂推理能力,这种方法模仿了人类的解题方式.
DeepSeek-R1：开源大模型的创新先锋
DeepSeek-R1 的成功展示了开源大语言模型的潜力。它证明了通过合理的训练方法和优质的数据集，可以在降低训练成本和时间的同时，实现与行业领先模型相媲美的性能。基础模型的选择、训练算法的优化以及数据处理的精细程度，都是影响模型性能的关键因素。
深度剖析 DeepSeek v3：大语言模型的新突破
DeepSeek V3的成功不仅是对现有技术的突破，更是对未来大型语言模型（LLM）发展方向的一次深刻洞察。通过引入多头潜在注意力、无辅助损失的负载均衡策略、多令牌预测、低精度训练与细粒度8位量化以及双管并行化机制等创新技术，DeepSeek V3在多个方面实现了超越。
探索高级检索增强生成（RAG）技术：提升 AI 系统性能的关键路径
高级 RAG 技术从不同角度对传统 RAG 系统进行了优化和拓展，有效解决了其面临的诸多挑战。这些技术在提升检索精度、增强上下文理解、优化回复生成等方面发挥着重要作用，为开发更智能、更高效、更准确的 AI 系统提供了有力支持。