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本文介绍了Prompt Template在LangChain中的应用,重点阐述了提示词策略的差异、设计原则和编写框架。主要内容包括: 提示词策略差异:通用模型需要显式引导推理步骤,而推理模型只需简洁指令 关键原则:根据任务类型选择模型,通用模型需结构化引导,推理模型需简洁指令 编写框架:按任务>上下文>示例>角色>格式>语气的优先级设计提示词 实用技巧:包括限制输出格
本文介绍了LangChain中的Memory模块,它是实现多轮对话上下文记忆的关键组件。文章首先解释了为什么需要Memory模块(因为大模型本身不具备记忆功能),然后详细阐述了Memory的概念和作用。文章重点讲解了三种Memory实现方式:ChatMessageHistory(基础消息存储类)、ConversationBufferMemory(完整存储对话历史)和ConversationBuff

本文介绍了LangChain中Chain的基本概念和使用方法。Chain通过组合提示模板、LLM模型、输出解析器等模块化单元,形成可复用的工作流来完成复杂任务。重点讲解了LCEL(LangChain表达式语言)的构成和使用,它通过管道符|连接组件,并基于Runnable协议实现统一调用方式。此外,文章还介绍了传统Chain的用法,包括基础链LLMChain和顺序链(SimpleSequential

本文介绍了LangChain框架中模型调用的核心概念和实现方式。主要内容包括: 模型调用流程:分为Format(输入格式化)、Predict(模型预测)、Parse(输出解析)三个步骤。 环境配置:介绍了如何设置环境变量和使用dotenv包管理API密钥。 模型分类: 非对话模型(LLMs):适合单次文本生成任务 对话模型(Chat Models):支持多轮对话,是主要调用方式 嵌入模型:将文本转
LangChain是一个AI应用开发框架,其架构包含四个主要部分:LangChain核心提供基础组件(模型、提示、链等),LangGraph用于复杂任务协调,LangSmith提供调试和监控工具,LangServe用于API部署。框架采用分层设计,从基础组件到高级应用链。核心功能包括提示模板、大模型调用、输出解析、工具集成和RAG等。其中LangGraph的任务协调和LangSmith的运维监控被

本文介绍了微前端的概念、核心点及其技术方案。微前端是一种将多个独立开发、测试、部署的前端应用组合成一个整体的架构风格,旨在解决大型应用的技术复杂性、团队协作和业务需求问题。微前端并非特定技术,而是基于实际需求的架构设计,支持跨技术栈和不同粒度的应用集成。文章还对比了主流的微前端技术方案,如原生 iframe 和基于 Shadow DOM 的无界框架,分析了它们的优缺点。通过案例源码和详细的技术解析

本文讲述数据埋点的概念、需要统计的内容,以及API层面的设计,包括面试回答方面,能让你对埋点有个新的认识。
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目录问题一:为什么uniapp发送post请求需要配置请求头,而vue中不需要?问题二:为什么在uniapp中发送post请求data参数中不需要使用querystring,而在vue中需要使用呢?问题二:为什么在uniapp中发送post请求data参数中不需要使用querystring,而在vue中需要使用呢?例:在vue中的接口请求函数中,使用了querystring 下面是uniapp中:








