这篇文章介绍了如何使用Python对接DeepSeek和豆包大模型的API，主要内容包括： 前期准备 获取API Key的方法 安装必要的依赖包 基础调用 使用OpenAI SDK（推荐方式） 使用requests库直接调用API 详细参数说明 流式输出 实现打字机效果的流式响应 适合聊天机器人等实时交互场景 多轮对话管理 手动维护对话上下文的方法 封装为对话管理类的生产级实现 详细解析对话历史结

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本文探讨了如何利用大数据技术栈（Spark+Hive）构建大模型时代的高效向量数据管道。文章提出了一种从Hive数仓到向量数据库的完整技术路径，包括数据清洗、文本预处理和Embedding生成等关键环节。核心思路是将大数据工程师的ETL能力迁移到大模型知识库构建场景，重点解决了海量文本数据的高效向量化问题。文中提供了两种分布式生成Embedding的方案，并详细讲解了文本清洗策略和Spark优化配

这篇文章摘要（150字以内）： 本文系统阐述了大模型Prompt工程的高级方法论，提出Prompt是AI应用的"需求文档"这一核心理念。文章详细介绍了五大核心设计法则：角色锚定、少样本引导、思维链显式化、输出契约和防御性约束，并通过正反例对比说明其实践价值。针对智能客服、代码生成、数据分析和内容创作四类典型业务场景，给出了可直接套用的Prompt模板框架。最后展示了Prompt管理引擎的工程化实现

企业级智能体开发实战指南摘要 本文介绍如何基于LangChain和大语言模型构建企业级AI智能体（Agent）。智能体不同于基础大模型，具备自主决策、工具调用和任务规划能力，能处理多步骤复杂任务。 核心内容： 智能体架构：包含大脑（LLM）、记忆系统、规划能力和工具调用四大模块 开发流程：从环境准备到完整代码实现，演示支持天气查询、穿衣建议等功能的智能助理 关键技术： ReAct模式（推理+行动循

本文提供了一个完整的企业级AI智能体搭建流程，从需求分析到架构设计再到代码实现。主要内容包括： 需求分析阶段： 将模糊的业务需求拆解为具体技术问题 确定技术边界和用户使用流程 设计用户旅程图来提前发现问题 架构设计： 选用RAG架构（检索增强生成） 详细技术选型表（文档解析、文本分块、Embedding模型等） 系统架构流程图 代码实现要点： 项目目录结构规划 文档加载与智能分块处理 Embedd

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