LangGraph为构建复杂的、具有Agent能力的LLM应用提供了强大的框架。通过其图结构、状态管理、工具集成和灵活的执行流程，开发者可以摆脱传统线性链的限制，构建出能够自主思考、决策和行动的智能Agent。从简单的研究Agent到高级的自适应RAG系统，LangGraph都展现了其卓越的适应性和扩展性。随着AI技术的不断发展，Agent将成为未来LLM应用的核心。掌握LangGraph，意味着

LangGraph为构建复杂的、具有Agent能力的LLM应用提供了强大的框架。通过其图结构、状态管理、工具集成和灵活的执行流程，开发者可以摆脱传统线性链的限制，构建出能够自主思考、决策和行动的智能Agent。从简单的研究Agent到高级的自适应RAG系统，LangGraph都展现了其卓越的适应性和扩展性。随着AI技术的不断发展，Agent将成为未来LLM应用的核心。掌握LangGraph，意味着

LangGraph为构建复杂的、具有Agent能力的LLM应用提供了强大的框架。通过其图结构、状态管理、工具集成和灵活的执行流程，开发者可以摆脱传统线性链的限制，构建出能够自主思考、决策和行动的智能Agent。从简单的研究Agent到高级的自适应RAG系统，LangGraph都展现了其卓越的适应性和扩展性。随着AI技术的不断发展，Agent将成为未来LLM应用的核心。掌握LangGraph，意味着

RAG系统的构建是一场融合了工程智慧与算法艺术的探索之旅。从理解其核心原理，到动手搭建基础框架，再到不断调优以追求极致性能，每一步都充满了挑战与乐趣。随着技术的不断演进，RAG的应用场景将愈发广阔，它不仅仅是提升LLM能力的工具，更是通往更智能、更可信赖AI未来的重要阶梯。希望本教程能为你点亮RAG探索之路上的明灯，激发你创造出更强大的AI应用。持续学习，不断实践，你将成为驾驭RAG的行家里手！

AutoGen是由微软开源的Multi-Agent框架，它可以使得电脑程序像人一样交流合作以完成任务。这些代理具有定制性和对话性，并可以在利用LLM、人类输入和工具的各种模式中运作。使用AutoGen，研究者们还可以灵活地定义代理交互行为，类似设置如何团队协作的游戏规则。既可以使用自然语言，也可以使用计算机代码来为不同的应用程序编程灵活的对话模式，使得这个框架的应用可能性变得广泛和弹性。

传统的LLM应用往往是线性的，即用户输入一个问题，模型生成一个回答。然而，现实世界中的许多任务并非如此简单，它们可能需要模型进行多轮交互、调用外部工具、进行决策甚至自我修正。LangGraph通过引入“图（Graph）”的概念，将这些复杂的交互和决策过程可视化并模块化，从而使得构建复杂的Agent成为可能。简单来说，LangGraph允许定义一个有向图，其中每个“节点（Node）”代表一个操作（例

百度团队已经开源了LW-DETR的代码和预训练模型，这将极大促进实时目标检测领域的发展。研究人员和开发者可以在此基础上进一步探索Transformer在实时视觉任务中的应用潜力。LW-DETR的出现标志着实时目标检测领域迎来了一个新时代，Transformer架构不仅在大模型上表现出色，在轻量级实时模型上也同样具有压倒性优势。

LLM使用一种称为生成预训练变换器（GPTs）的架构。生成模型（如LLM和GPT）不同于预测/分类模型，它们通过学习如何表示数据，而不仅仅是对数据进行分类。LLM是数据、架构和针对特定使用案例的训练（称为微调）的集合。OpenAI API SDK可以用来连接到LLM模型（如GPT-4），并且可以用来消费开源LLM。你可以快速设置Python环境并安装必要的包来进行LLM集成。LLM可以处理各种请求

LLM使用一种称为生成预训练变换器（GPTs）的架构。生成模型（如LLM和GPT）不同于预测/分类模型，它们通过学习如何表示数据，而不仅仅是对数据进行分类。LLM是数据、架构和针对特定使用案例的训练（称为微调）的集合。OpenAI API SDK可以用来连接到LLM模型（如GPT-4），并且可以用来消费开源LLM。你可以快速设置Python环境并安装必要的包来进行LLM集成。LLM可以处理各种请求

想象一下，你向大型语言模型抛出问题，满心期待精准回答，得到的却是答非所问，是不是让人抓狂？在复杂分类场景下，这种“大模型不听话”的情况更是常见。提示词微调这一利器，能帮你驯服大模型，让其准确输出所需结果。今天就来深入解析如何通过提示词工程、RAG 增强和 Few Shots 学习等核心技术，高效构建基于 LLM 的分类系统。