掌握接口自动化测试用例生成的原理。了解如何通过大语言模型生成接口自动化测试脚本与数据。掌握通过LangChain生成完整版接口自动化测试用例的方法。

基本效果上全面碾压当前市面上某主流的一代 RAG 系统。我们在文末会放出评测数据集以及问题，使用流程。欢迎大家和其他 RAG 系统做对比，并且发出自己的评测结果。

基于大模型和LangChain的文档翻译技术方案，通过模块化设计、灵活的Prompt模板、TranslationChain和自动化处理，实现了高效、准确的跨语言文档翻译。该方案不仅适用于企业内部文件翻译、学术论文翻译等大批量文档处理场景，还支持多种文件格式的动态转换，适应不同的文档处理需求。通过Gradio图形化界面的设计，进一步提升了用户体验，使得文档翻译过程更加直观、便捷。基于大模型 Prom

在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，大模型如同一颗璀璨新星，强势崛起并迅速成为科技领域的焦点。从最初的理论探索到如今在各个行业的广泛应用，大模型正以惊人的速度重塑着我们的生活与工作模式。它不仅是人工智能技术发展的重大突破，更是推动经济增长、提升社会治理效能、促进科技创新的关键力量。本报告将深入剖析大模型的核心概念、原理特点以及丰富多元的应用实践案例，旨在让大家全面了解大模型这一前沿技术，明晰其在当下及未来

近来，中央持续推进国企改革、信息公开与法治化治理，“三重一大”决策机制、内控体系建设、纪检监察合规审查等制度要求逐步落地。国有企业在经营活动、文件流转、制度建设中，面临以下合规风险：

在本专栏的前面文章基于Spring AI MCP实现了本地 ChatBI 问答应用，本文还是依据该场景，采用 LangChain + vLLM + Qwen3-32B + MCP 技术栈构建该流程，整体过程如下图所示：

由中国健康管理协会数智健康应用专业委员会、浙江省智慧医疗创新中心联合主办的第一届未来健康数智生态大会——医学AI多模态创新论坛”将于2025年6月15日在杭州召开。作为本次大会的承办单位之一，[创业慧康]将联合行业专家共议“AI赋能医院建设——智构未来医院，数驱精益管理”主题，并基于[慧康云3.0]战略框架发布自主研发的“AI智能体”医疗解决方案。

MoE通过“分而治之”的思想，为大模型突破参数规模与计算效率的瓶颈提供了新方向。随着国产模型DeepSeekMoE、Qwen-2.5 Max、国际标杆GPT-4的实践验证，MoE已成为下一代大模型的核心架构。

Ollama-OCR是一个Python的OCR解析库，结合了Ollama的模型能力，可以直接处理 PDF 文件无需额外转换，轻松从扫描版或原生PDF文档中提取文本和数据。根据使用的视觉模型和自定义提示词，Ollama-OCR可支持多种语言，并且能把文档转换为特定的格式进行输出。

AI Agent（人工智能代理）可以理解为一个会自主办事的智能程序，它能像人一样感知周围信息、自己规划策略，然后动手完成任务**。比如你让它订周末的餐厅，它会先搞清楚你的需求（感知），接着拆解成查评分、看菜单、确认时间等步骤（规划），最后一步步执行预订（行动）。