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《Learning Langchain》阅读笔记8-RAG(4)在vector store中存储embbdings

本小节我们学习了如何在vector store中存储embeddings,并且使用了PostgreSQL数据库。通过docker连接数据库,还通过插件PGVector这个为 PostgreSQL 数据库设计的向量(embedding)存储与相似度搜索插件,使得你可以在 PostgreSQL 中直接存储向量,并进行高效的相似度检索(vector similarity search)。最后还使用了免费

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#python#jupyter
《Learning Langchain》阅读笔记13-Agent(1):Agent Architecture

摘要: Agent 的核心是“能行动”,涉及决策能力、可选方案和环境信息。基于 LLM 的 Agent 应用通过 Tool Calling(提供可选工具)和 Chain-of-Thought(分步推理)实现决策。LangGraph 是 LangChain 团队开发的框架,通过有向图(节点=执行单元,边=数据流/条件)结构化 Agent 流程,支持循环、分支等复杂逻辑。示例展示了搜索和计算工具的调用

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Python 异常处理完全指南:从 try-except 到错误打印

通过本文,我们深入探讨了 Python 异常处理的各个方面。

#python#开发语言
skill、tool calling、MCP区别

举例:你想让 Claude 能操作你的 Notion,那你得自己写 Notion API 的封装代码、定义工具 schema、处理认证、塞进 API 请求里。:tool calling 是 LLM 层面的协议(“模型如何表达想用工具”),MCP 是工具层面的协议(“工具如何被分发和调用”)。:MCP 是给模型加新工具(新能力),Skill 是教模型怎么用已有工具完成特定任务(操作手册)。真正的执行

#python#人工智能#开发语言
skill、tool calling、MCP区别

举例:你想让 Claude 能操作你的 Notion,那你得自己写 Notion API 的封装代码、定义工具 schema、处理认证、塞进 API 请求里。:tool calling 是 LLM 层面的协议(“模型如何表达想用工具”),MCP 是工具层面的协议(“工具如何被分发和调用”)。:MCP 是给模型加新工具(新能力),Skill 是教模型怎么用已有工具完成特定任务(操作手册)。真正的执行

#python#人工智能#开发语言
《Learning Langchain》阅读笔记11-RAG(7)索引优化:RAPTOR方法和ColBERT方法

介绍两种方法:RAPTOR:用于树状检索的递归抽象处理,ColBERT:优化嵌入,这两种方法都更适用于多个文档检索的情况,尤其是第二个ColBERT方法。

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#python#jupyter
《Learning Langchain》阅读笔记2-基于 Gemini 的 Langchain PromptTemplate 实现方式

本文将使用Gemini实现《Learning Langchain》中的PromptTemplate 实现方式,替代书中的调用openai API,白嫖太香了!

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#jupyter
java中指针的用法

java中指针的简单用法

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#java#开发语言
提示词工程发展脉络

本文系统梳理了Prompt Engineering的发展脉络,从传统prompt engineering到context engineering

#人工智能
《Learning Langchain》阅读笔记12-RAG(8):RAG的优化策略

本文介绍了AI应用程序中RAG系统的三个核心阶段和优化策略。RAG流程包括索引、检索和生成三个阶段,通过预处理数据、检索相关文档并生成最终输出。为了构建更强大的RAG系统,文章提出了五种优化策略:查询转换(优化用户提问)、路由选择(匹配最佳数据源)、查询构建(转化为数据库指令)、多模态索引(处理复杂数据)和后处理(整合与过滤结果)。这些策略形成了一个完整的优化闭环,从输入处理到输出优化,全面提升R

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