【摘要】本文探讨了AI Agent系统的现代化监控方案，针对传统ELK日志系统在AI场景下的不足（如复杂数据处理困难、时序关联性差、分布式追踪缺失），提出基于OpenTelemetry与Langfuse的观测体系。重点介绍了如何通过OpenTelemetry采集AI关键指标（TTFT、TPOT、Token使用量等），并集成Langfuse平台实现可视化分析与调试。方案包含Spring AI接入La

近日，LangChain宣布将进行重大版本更新至1.0，原定学习计划因此调整。考虑到本次更新对LangGraph框架影响较小，且该框架是未来LangChain的核心基础，本系列将重点转向LangGraph的Agent开发与编排学习。为帮助零基础读者入门，本文详细介绍了AI应用开发的基本环境搭建：1)Python安装及环境变量配置；2)创建项目虚拟环境隔离依赖；3)安装Jupyter Noteboo

大模型推理入门指南：0 基础也能懂，手把手带新手从 0 构建模型，核心逻辑全解析

随着大数据时代的来临，数据分析已经成为了各行各业不可或缺的一环。而Python作为数据分析的利器，更是备受推崇。今天，我将为大家带来一篇关于Python数据分析的介绍，让我们一起走进数据的世界，探索Python的魅力！

本文介绍如何整合Neo4j知识图谱与LangChain构建混合式RAG系统。相比传统向量检索，知识图谱能提供关系推理和可解释性优势。文章详细演示了从环境配置、数据导入到构建混合检索器的完整流程，通过结合图谱遍历与语义相似性匹配，实现精准可解释的检索增强生成。该系统适用于医疗、金融等需要复杂推理的领域，支持多跳查询和路径解释等高级功能，为生产级RAG应用提供新思路。文末还提供了大模型学习资源，帮助开

Chain-of-Agents（CoA）是一种创新的大模型范式，通过多智能体蒸馏和强化学习将多智能体协作内化到单一模型中。实验显示，该方法在Web和Code任务上表现优异，计算效率提升84.6%，在多项基准测试中达到SOTA水平。CoA不仅实现了类似多智能体系统的复杂协作能力，还保持了单体模型的高效性，为构建更强大的AI智能体提供了新思路。

Chain-of-Agents（CoA）是一种创新的大模型范式，通过多智能体蒸馏和强化学习将多智能体协作内化到单一模型中。实验显示，该方法在Web和Code任务上表现优异，计算效率提升84.6%，在多项基准测试中达到SOTA水平。CoA不仅实现了类似多智能体系统的复杂协作能力，还保持了单体模型的高效性，为构建更强大的AI智能体提供了新思路。

另外，分类算法也可以用于知识抽取，通过模型找到潜在的规律，帮助业务得到可执行的规则。这些属性可以不同地分类（例如，“A”，“B”，“AB”或“O”，对于血型），序数（例如“大”，“中”或“小”），整数值（例如，电子邮件中特定单词的出现次数）或实际值（例如血压的测量值）。accuracy_s：准确率（Accuracy），分类模型的预测结果中将正例预测为正例、将负例预测为负例的比例，公式为：A = (

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用，使得数据的价值最大化数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。制定促销活动的方案制定促销时间和粒度计算用户的活跃度分析产品的回购

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