在这种情况下，提示不仅包含有关内容的信息，还包含每个消息（其角色、其在列表中的位置等） 在这里，最常见的是ChatPromptTemplate是ChatMessageTemplate的列表。让我们看看它的作用！截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。在前面的示例中，我们传递给模型的文本包含了生成公司名称的指令。光学理论

LangChain是一个非常适合的工具框架。LangChain通过模块化设计，简化了从数据加载到问答生成的全流程操作。数据加载器（Loader）：支持多种数据格式的加载（如文本、PDF等）。文本分割器（Text Splitter）：将长文本分割为适合检索的短片段。嵌入与向量存储：将文本映射到高维向量空间并存储，用于快速检索。Prompt管理：灵活设计生成模型的输入提示（Prompt）。问答链（Ch

文章详细介绍了截至2025年8月全球主流大模型(GPT、Claude、Gemini、LLaMA、ChatGLM等)在不同规模和场景下的硬件需求配置。按模型参数量分类(超小、小型、中型、大型、超大型)，分析了各模型在推理、微调等场景下的GPU显存、CPU、内存和存储需求，为个人用户和企业级应用提供了精准配置建议，帮助读者根据需求选择合适硬件。在人工智能飞速发展的当下，大模型应用日益广泛。无论是个人开

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文章讲述了Dify平台中知识库分段长度设置对检索召回率的影响。分析了分段长度过长或过短对检索效果的负面影响，并提供优化建议：根据文档类型选择合适长度（通常512-1024字符），结合业务需求调整，利用Dify调试工具进行参数优化。合理设置分段长度可显著提升AI应用的检索性能和用户体验。摘要：在开发dify的agent 应用中的时候，知识库的检索召回率很重要，而在 Dify 的众多关键设置中，分段长

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本文分享了作者利用AI大模型快速创建业务试题库的实践经验。通过爬取官方法律文本，部署到本地dify知识库，并建立Agent实现自动出题，不到1分钟即可完成。这种方法高效便捷，可应用于任意行业知识考核，体现了AI在工作场景中的实用价值。得上峰令，弄一套业务试题库，进行技能考核。我懂个锤子哟，把文件翻来覆去看了几遍，有个大概印象，直接开搞，让豆包、通义它们去干吧，找个法律条文先试试水。

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