大模型时代的到来，将算法工程师的职业发展带入了全新的境地。在这个浩瀚的数据海洋中，算法工程师们面临着前所未有的挑战和机遇。

近几年数据分析与大数据可视化越来越火，基于大数据的新商业模式催生了一大批成功的互联网巨头。大环境使各个岗位都必须围绕数据开展工作 ，数据分析+可视化成为职场人升职加薪必备技能**，且优秀数据分析师年薪可达40W+。

ChatGPT的出现在全球掀起了AI大模型的浪潮，2023年可以被称为AI元年，AI大模型以一种野蛮的方式，闯入你我的生活之中。从问答对话到辅助编程，从图画解析到自主创作，AI所展现出来的能力，超出了多数人的预料，让不少人惊呼：“未来是属于AI的”。AI大模型——成为互联网从业者必备技能。

文章核心内容是介绍 LangGraph 框架，帮助读者从零开始构建基于大型语言模型的应用。文章首先介绍了 LangGraph 的核心概念（State、Node、Edge），然后通过线性工作流示例讲解基础用法。接着深入探讨了如何构建真正的 AI Agent，重点介绍了 ReAct 模式，并提供了两种构建工具 Agent 的方法：使用 create_react_agent 简化流程和手动构建以实现完全

本文介绍了企业级RAG系统的完整实施框架，强调其价值在于"先取证、再生成、可追责"。文章详细阐述了五大核心工程：构建权威来源目录、实现句级来源标注、建立可信度评分机制、设计可运维的RAG流水线，以及建立持续评测与运营体系。这套方案帮助企业构建可信、可追溯的答案供应链，将RAG从概念转化为生产力，确保AI回答的权威性、可追溯性和可信度。

本文介绍了大模型智能体背后的两种核心协议：MCP（模型上下文协议）和A2A（Agent2Agent协议）。MCP用于标准化智能体与外部工具、API的交互，处理具体工具调用；A2A则专注于智能体之间的协作和信息交换，处理高层次协作。两者是互补关系而非替代关系，在实际应用中协同工作：代理内部使用MCP调用工具，代理间使用A2A协作完成复杂任务。理解这两种协议对于构建高效的多智能体系统至关重要。

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随着大数据的热度与市场需求不断提升，学习数据分析的小伙伴越来越多，然而，大家的个人电脑平时可能都用做了打游戏，看剧，逛论坛，没有配置过一套适合于学习大数据的环境，于是乎感叹万事开头难。那么，电脑的好与不好主要看哪些配置呢？在购买电脑之前，我们都会对电脑配置进行详细的了解，然后在根据自己预算去选择合适的电脑，那么主要看哪些配置才对呢？下面带你看下哪些配置比较重要。电脑的CPU好比人体的大脑，是计算机

在 Stable Diffusion 中，有文生图和图生图 2 种绘图模式，今天我们先来看看如何使用文生图来绘制我们想要的图片。下面是 Stable Diffusion 文生图界面的基础板块布局，如果你此前更换过主题相关的扩展插件，界面的功能布局可能会有所区别，但主要操作项都是相同的。

摘要：本文介绍利用Deepseek和Kimi两款AI工具快速制作PPT的方法。只需10分钟5个步骤：1)在Deepseek输入PPT主题生成Markdown格式内容；2)复制内容到Kimi的PPT助手；3)选择模板并生成PPT；4)下载后进行微调。该方法显著提升工作效率，适合需要快速制作PPT的用户。文末还提供AI大模型学习资料包，包含学习路线、商业化方案、视频教程等资源，可免费领取。（149字）