
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
在近年来,LangChain作为一款强大的开源框架,逐渐成为构建基于大型语言模型(LLM)应用的首选工具。它不仅提供了简洁且灵活的API来进行模型的交互,还包括了众多功能模块,支持高效构建多种应用,如智能问答系统、自动化工作流等。LangChain的模块化设计使得开发者能够根据自己的需求灵活组合不同的功能,从而快速实现复杂的业务场景。LangChain 的核心模块Model(模型)提供与大语言模型

在人工智能技术快速发展的背景下,大语言模型(LLM)的应用场景越来越广泛,例如自动化文本生成、智能问答系统、知识提取等。然而,如何高效地与这些大模型交互,成为开发者面临的一大挑战。LangChain正是为解决这一问题而生的。LangChain 是一个开源框架,旨在帮助开发者更便捷地与大语言模型(如 OpenAI 的 GPT 系列、阿里云通义千问 Qwen)进行交互。

AIGC技术的未来发展前景广阔,随着人工智能技术的不断发展,AIGC技术也将不断提高。未来,AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用,使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时,AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用,对程序员来说影响至关重要。未来,AIGC技术将继续得到提高,同时也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用。感兴趣的小伙伴,赠送

开源大模型(Open Source Large Model)指。

通过场景增强和全链路赋能,大模型能够真正落地企业场景,为企业数字化转型提供强大助力。无论是提升客户体验、优化业务决策还是加速研发创新,大模型都将发挥越来越重要的作用。无论是提升客户体验、优化业务决策还是加速研发创新,大模型都将发挥越来越重要的作用。

通过场景增强和全链路赋能,大模型能够真正落地企业场景,为企业数字化转型提供强大助力。无论是提升客户体验、优化业务决策还是加速研发创新,大模型都将发挥越来越重要的作用。无论是提升客户体验、优化业务决策还是加速研发创新,大模型都将发挥越来越重要的作用。

A2A协议是Google推出的开源标准,旨在为不同AI agent提供统一协作框架。通过Agent Card实现能力发现,Task对象管理任务生命周期,支持多模态数据交换和长任务流程。A2A与MCP、ACP、ANP等协议协同,构建完整的agent协作生态。目前已有SAP、ServiceNow等企业采用,未来将结合区块链、DID等技术增强安全性和可信度,推动agent经济生态发展。2025 年 4

检索增强生成(RAG)是一种用于构建大型语言模型(LLM)驱动型应用的技术。它借助外部知识源,为大型语言模型提供相关背景信息,从而减少幻觉现象。就好比给 LLM 配备了一个小型的“资料库”,当用户提出问题时,系统会在资料库中查找相关内容并提供给 LLM,以帮助其生成更准确的回答。基本的 RAG 流程包括检索组件(通常由嵌入模型和向量数据库组成)和生成组件(大型语言模型)。在推理阶段,用户问题用于在
