为了最大化模型的效益，建议采用第5阶段的方法，因为这可以大大增加用户的灵活性。根据特定领域的需求定制模型对于实现最大收益至关重要。如果不介入系统深层次的自定义和优化，很难获得最佳回报。在达到这一点的过程中，需要具备一套结构和清晰的路线图。这包括：人员：不仅仅是终端用户，还包括数据工程师、数据科学家、MLOps工程师、机器学习工程师及提示工程师等。过程：过程不仅限于将大型语言模型（LLM）通过API

在 2025 年，大语言模型（LLM）的应用方式已经从单一的“问答”演进到多种成熟范式。每一种范式都在特定场景下展现出独特优势，也伴随着不可忽视的代价理解 Prompt Engineering、Fine-Tuning、RAG（Retrieval-Augmented Generation）和完整 AI Agent 之间的本质差异，已成为每一个 AI 实践者的必修课。Prompt Engineerin

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当开发者构建LLM应用时，可能会遇到很多API接口、数据格式、工具等，特别是一个非AI领域的开发者，要研究入门总觉得有很大的负担。LangChain 就是为了让你跨越这道门槛，让LLM应该的开发更加简单。

基于LangGraph的智能Jira助手方案，通过RAG技术整合知识库，结合MCPServer实现自动化任务管理。该系统支持自然语言交互，能自动创建任务、查询状态、生成报告等，显著提升项目管理效率。架构采用LangGraph作为控制中心，RAG提供知识支持，MCPServer封装Jira操作API，形成可扩展的智能工作流。目前已实现核心功能，未来可扩展至Confluence、Jenkins等系统集

广泛的问题停留在段落层面，而精确的问题，如“表3中的确切剂量是多少？例如，询问“儿科研究”的制药研究人员所需的文件，与询问“成人人群”的人所需的文件完全不同。它们不是干净的数据集，也不是精心策划的知识库，而是几十年来积累的、需要以某种方式进行搜索的业务文档。我有一个制药客户，他们的文档混合了1995年研究论文的扫描打字页（OCR几乎无效）和超过500页的包含嵌入式表格和图表的现代临床试验报告。“C

基于LangGraph的智能Jira助手方案，通过RAG技术整合知识库，结合MCPServer实现自动化任务管理。该系统支持自然语言交互，能自动创建任务、查询状态、生成报告等，显著提升项目管理效率。架构采用LangGraph作为控制中心，RAG提供知识支持，MCPServer封装Jira操作API，形成可扩展的智能工作流。目前已实现核心功能，未来可扩展至Confluence、Jenkins等系统集

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《Hello-Agents：从零构建AI原生智能体的实战指南》 Hello-Agents项目提供系统性学习路径，帮助开发者从大模型使用者成长为智能体构建者。教程包含五大模块：基础知识、智能体构建、高级技术、综合案例和毕业设计，涵盖ReAct范式、多智能体协作、记忆系统等核心技术，并通过旅行助手、赛博小镇等实战项目巩固技能。项目特别强调AI原生Agent开发，区别于传统软件工程类Agent，配有完整

本文介绍了基于AI Agent的高考数据分析实践案例，通过三种开发模式（手写代码、LangChain框架、QwenAgent框架）实现从自然语言查询到结构化数据分析的完整流程。案例以2016-2024年高考数据为样本，通过RAG检索、NL2SQL转换、数据查询和智能分析等环节，展示了如何构建一个能理解用户自然语言查询并返回分析结果的AI系统。文章详细阐述了手写代码实现方案，包括元数据管理、语义检索