这个节点就是大模型的配置，在这里我们需要大模型帮我总结文章内容，提炼文章关键词。红框 1：此处可以选择不同的模型来处理，不同的提示词在不同的模型下表现有时候是不一致的，所以这里需要注意的是在当前这个场景下根据大模型的特点，选定模型后，再去写系统提示词和用户提示词。红框 2：输入，可以将上个节点输出的参数标题和内容传到这里。

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Hi，大家好，我叫秋水，当前专注于 AI 智能体和 AI 工作流自动化经常有朋友问我，如何打造一个商用 AI Agent（智能体）？是选择 Coze？Dify？还是 LangGraph？过程中有哪些注意事项？我的数据应该存储在哪里？为什么某些网页用这个工具无法抓取到内容？······因此，在 2025 年初，我结合这两年的 AI Agent 的开发经验，启动了一个合集《从零到一打造 AI Agen

在Windows、macOS和Linux中如何设置OpenAI API密钥环境变量

RAG 架构中半结构化数据的挑战并非易事，但可以克服。用于文档解析的 Unstructured 和用于智能数据存储的 LangChain Multi-Vector Retriever 等工具是我们方法成功的关键。总而言之，这些工具能够提高检索精度，超越传统的RAG应用。这些进步为未来的数据检索和处理工作开创了先例。

通用大模型指的是像 DeepSeek V3、OpenAI GPT-4 之类的模型。这类模型相当于一个拥有强大知识储备的研究生或博士生，他们通过大量的训练积累了丰富的知识和经验。推理大模型指的是 DeepSeek 的 R1、Kimi 的 k1.5 和探索版、OpenAI 的 o1、o3 等模型。这类模型是建立在通用大模型基础上，增强了推理、逻辑分析和决策能力。它相当于一位大侦探福尔摩斯，可以从蛛丝马