本文全面介绍了LangChain框架及其应用开发。LangChain是一个开源框架，用于构建基于大语言模型（LLM）的应用程序，如问答系统、智能助手和文档搜索等。文章详细讲解了大模型基础、LangChain核心组件（Model I/O、Chains、Retrieval、Agents等），并提供了RAG、Milvus、Ollama等高级应用的实例代码教学。通过6.9万字的内容，帮助开发者从入门到精通

数据分析师转型AI岗位指南 摘要：针对数据分析师转型AI领域的常见问题，本文推荐了4个适配性较高的AI岗位：大模型数据工程师（适配性5星）、AI应用开发工程师（4星）、大模型算法工程师（2星）和AI产品经理（3星）。文章详细介绍了各岗位的核心职责和技能匹配度，为不同背景的数据分析师提供了明确的转型路径。同时提供了包含学习路线图、实战案例等在内的全套AI大模型学习资源，帮助从业者系统掌握从理论到应用

本文系统介绍了大模型推理性能优化的三大层面：服务层优化（Continuous Batching、流式生成、长序列处理）、推理引擎优化（KV-Cache、PagedAttention、APC、并行计算、算子融合）和模型量化技术（SmoothQuant、GPTQ等）。通过多角度技术组合，平衡GPU利用率、显存占用与延迟，实现大模型推理效率与性能的最优化。

2025年AI编程领域三大巨头巅峰对决：DeepSeek V3.1以开源高性价比著称，适合个人开发者；Claude Opus 4.1擅长复杂项目开发，是专业团队首选；GPT-5以多模态能力见长，适合企业级应用。文章对比了三者在代码生成、调试和复杂任务处理方面的表现，并提供了针对不同AI的提示词技巧。最后指出，掌握AI工具将成为未来开发者的核心竞争力，并附赠大模型学习资料包，帮助开发者快速进阶。

文章系统解析了大模型领域的发展机遇，详细介绍了AI运营、工程师和算法岗位的薪资水平与发展路径，并提供了2025年大模型学习的7阶段路线图。针对不同基础人群，文章定制了从0基础到AI从业者的差异化学习方案，强调大模型技术带来的薪资提升与职业发展优势。文末分享了丰富的学习资源，帮助读者系统掌握大模型技术，实现职业转型与技术升级，抢占AI时代发展先机。

文章详细介绍了大模型在实际业务场景中的应用全流程，包括业务需求分析（功能性与非功能性需求）、性能优化（提升处理速度、减少运算量）、用户感知优化（流式输出、错误处理）以及稳定性保障（自动化扩缩容、监控预警、容灾设计）。通过多维度优化策略，帮助开发者将大模型高效、低成本地部署到实际业务中，确保服务质量与用户体验。

本文系统梳理了医疗、金融、法律等五大领域24个代表性大模型评估基准。医疗场景重点关注问答准确性（MedMCQA等7个基准）；金融场景强调推理能力（FinanceBench等7个基准）；法律场景突出专业推理（LegalBench等3个基准）；多模态场景侧重跨模态理解；agentic场景评估决策与工具使用能力。通过分析各基准的评估任务设计（选择题、开放式问答等）和指标架构（准确率、人工评分等），为模型

摘要： 本文系统阐述了大模型的概念、发展历程及企业应用路径。大模型基于大数据、大算力和算法演进，推动AI从单任务向多任务发展。2025年迎来AI Agent规模化落地，企业需从业务价值和可行性规划大模型应用，如金融、保险、客服等行业的优先场景。技术实现上，RAG、GraphRAG、推理模型和上下文工程成为关键创新，AI基础设施（AI Infra）支撑模型开发与部署。企业可选择购买应用、API调用、

本文探讨了人工智能大模型的发展趋势和应用前景。大模型凭借其参数量大、结构复杂的特点，在自然语言处理等领域取得显著成果。其优势包括：能自动学习复杂特征、具有更强泛化能力、实现端到端学习。但也面临计算资源需求大、可解释性差等挑战。文章还提出了AGI大模型应用开发的学习路线，第一阶段重点培养大模型开发基础能力。随着技术进步，大模型将在更多领域实现突破，为社会发展带来新机遇。

本文讲述了一位双非背景的前数据产品经理，通过针对性求职辅导，成功获得腾讯T8 AI产品经理offer。通过项目镀金、方法论迁移和话术洗牌策略，将推荐算法项目包装成AI增长引擎，用腾讯ISUX设计思维重构需求文档，优化面试表达。最终不仅获得offer，薪资涨幅达30%。文章详细记录了面试准备过程、岗位要求和四轮面试内容，为AI产品经理求职者提供了实用指导。