本文介绍了LangChain框架，这是一个专为AI应用开发设计的标准化工具，旨在简化大语言模型应用的构建过程。文章通过对比传统手工开发与使用LangChain的方式，展示了该框架如何将复杂的AI开发流程模块化、标准化。LangChain提供模型交互接口、提示词管理、数据检索、记忆系统等核心组件，支持组件化组合开发。其分层架构设计允许开发者灵活替换组件，同时配套工具链（LangGraph、LangS

RAG（检索增强生成）技术通过结合检索与生成能力，有效解决大语言模型(LLM)的三大痛点：幻觉问题、知识滞后和专业领域不足。其工作流程包含索引化、检索和生成三阶段，将文档分块并向量化存储，检索时匹配最相关内容辅助LLM生成准确回答。RAG技术经历了朴素RAG、高级RAG到模块化RAG的演进，目前可通过文档分块策略（如递归智能切分）和向量化技术（如阿里百炼平台的Embedding服务）实现，让AI回

RAG（检索增强生成）技术通过结合检索与生成能力，有效解决大语言模型(LLM)的三大痛点：幻觉问题、知识滞后和专业领域不足。其工作流程包含索引化、检索和生成三阶段，将文档分块并向量化存储，检索时匹配最相关内容辅助LLM生成准确回答。RAG技术经历了朴素RAG、高级RAG到模块化RAG的演进，目前可通过文档分块策略（如递归智能切分）和向量化技术（如阿里百炼平台的Embedding服务）实现，让AI回

在AI大模型普及的今天，Prompt Engineering（提示工程）已成为与AI对话的核心技能。本文将深入浅出地介绍Prompt Engineering的基本概念、核心要素、高级技巧以及安全防护，帮助IT从业者快速掌握这门"提问的艺术"。从零样本提示到思维链推理，从简单对话到复杂任务分解，我们将通过实际案例展示如何设计高效的提示词，让AI成为你最得力的工作助手。

摘要： 本文介绍了神经网络的基本原理及其发展历程。从模拟生物神经元的单层感知机出发，阐述了其局限性（如无法解决XOR线性不可分问题），进而引入多层感知机（MLP）通过隐藏层和非线性激活函数突破这一限制。重点解析了反向传播算法的核心机制，包括链式法则、误差梯度计算和权重更新过程，并以手写数字识别为例详细说明了MLP的训练流程。文章强调，神经网络通过层次化组合简单函数逼近复杂映射，其能力随神经元数量增