本文详细介绍了LangChain中的历史消息管理方法，主要讲解了如何使用ChatMessageHistory和RedisChatMessageHistory来管理和存储对话历史，以保持对话的连续性和上下文。内容涵盖了单参数和多参数的消息记录管理，以及如何使用Redis进行消息持久化存储。此外，还介绍了如何裁剪消息以适应LLM和聊天模型的有限存储能力。对于想要学习LangChain并实现对话历史管理

本文详细介绍了搭建公司制度检索问答Agent的必要性，针对传统制度文档检索繁琐、理解不一致和更新延迟三大问题，提出解决方案。文章核心内容涵盖Agent的核心价值、搭建流程，包括用户问题处理、知识库检索和生成回复三个关键步骤，并探讨了OCR工具选型、文档分块、Embedding模型选择等技术细节。最后，文章提出了待改进点，如合理改写用户问题和降低显存压力，旨在提升Agent的效率和用户体验。公司制度

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文章讲述了在大模型应用中处理大量数据时的效率瓶颈及优化方案。通过批量传参减少网络IO，使用多线程/多进程/异步消息实现并行处理，选择支持高频访问的模型API等方法，作者将数据处理时间从几小时缩短到二十分钟，效率提升十倍以上。在大模型应用中，处理大量数据会很容易遇到瓶颈问题，因此我们需要从各个环节进行优化。最近在处理一个RAG的知识库导入功能，功能逻辑也很简单；为了提升数据的召回率，对内容进行提炼以

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本文基于字节跳动扣子平台(AI Agent)的体验，详细介绍了AI Agent的核心功能机制，包括智能体定义、提示词配置、技能与插件扩展、工作流编排、知识库管理、记忆系统等。文章分析了单Agent与多Agent模式的区别，并指出AI Agent是当前AI技术不完全成熟时期的过渡产物，未来将向具备全局思维和创造力的端到端模式发展。这些内容为开发者理解和构建AI Agent应用提供了全面参考。

AI Agent 的工作流程是一个 “感知→思考→行动→学习” 的智能闭环。目前该领域处于爆发期，既有像 LangChain / AutoGen 这样的强大开发框架，也有 AutoGPT / BabyAGI 这样的概念先驱，更有 GPTs 这样的易用平台和 Devin 这样的专业领域标杆。优秀的 Agent 产品正在从实验走向实用，在客服、编程、数据分析、个人助理等多个领域展现出巨大潜力。衡量 A

学生应该在微积分、统计学、计量经济学、基本经济理论和任何高级语言（最好是Python）的编程经验方面有扎实的基础。有助于理解优化问题，这是许多机器学习算法的核心，特别是在梯度下降和神经网络。对于理解概率分布、假设检验和推理至关重要，这些是大多数机器学习模型的基础。如果您有兴趣将机器学习技术应用于经济或金融数据，特别有用，因为它提供了分析关系和从数据中得出结论的技能。对于理解影响金融模型的潜在因素非

去年 3 月 GPT4 出圈，当时猜白领工作越受到影响，而体力劳动难以受到影响。现在已经过去一年半时间，按理说就业市场上已经有所反应了。城市数据团使用从 2023 年 1 月到 2024 年 4 月底的中国所有招聘平台的招聘数据，通过就业市场的需求结构变化来推测人工智能对工作的影响，结果就非常出人意料。首先为了定义工作是否容易被人工智能大模型替代，需要把工作拆解，比如记者这个职业：1，撰写评论、专

最近尝试在领域数据进行生成式大模型的再训练和微调，在调研和实验中整理了一些项目&论文的基本信息，后续会持续完善和补充。