本文探讨了大模型中Skill与FunctionCall的关系与区别。Skill是标准化定义的能力模块（如计算器、天气查询），而FunctionCall是执行这些能力的机制流程。早期简单场景仅需FunctionCall，但随着任务复杂度提升，必须引入Skill来管理多个功能模块。二者结合使大模型突破原生局限，实现从对话到执行的闭环，成为真正可落地的智能体。文章详细解析了Skill的设计规范、Func

本文探讨了基于大模型技术的数字化EAP员工心理评估系统开发。系统通过标准化量表将员工心理状态转化为可量化指标，包含压力、情绪、职业适配等多维度评估。前端采用Vue3+ElementPlus实现友好交互，后端运用FastAPI处理计分逻辑，并整合大模型生成个性化分析报告。核心创新点在于：1）将传统人工评估转为智能化流程；2）实现心理状态可视化呈现；3）建立容错机制保障系统稳定性。该方案使企业能够快速

本文探讨了大模型中Skill与FunctionCall的关系与区别。Skill是标准化定义的能力模块（如计算器、天气查询），而FunctionCall是执行这些能力的机制流程。早期简单场景仅需FunctionCall，但随着任务复杂度提升，必须引入Skill来管理多个功能模块。二者结合使大模型突破原生局限，实现从对话到执行的闭环，成为真正可落地的智能体。文章详细解析了Skill的设计规范、Func

本文通过两个示例系统讲解了大模型Skill的开发流程。首先介绍了Skill的基本概念：作为模块化工具弥补大模型在精准计算等特定任务上的不足。然后通过极简的数字计算Skill示例，展示了Skill的四大核心组件：配置说明、参数提取、核心逻辑和结果返回。接着基于本地Qwen1.5模型实现了一个文本关键词提取Skill，详细说明了模型加载、Prompt设计、参数解析和结果处理等关键技术点。全文采用&qu

本文系统介绍了两种经典图论算法及其在大模型时代的应用。Bellman-Ford算法解决了带负权边的单源最短路径问题，通过多轮松弛操作计算最短路径并检测负权环，时间复杂度O(|V|×|E|)。Floyd-Warshall算法则采用动态规划思想计算所有节点对的最短路径，时间复杂度O(|V|³)，适用于中小规模图。这两种算法与大模型技术结合，在知识图谱推理（如智能问答系统）和多模态语义关联分析等场景发挥

本文探讨了公交路线智能规划的技术实现，从传统算法到AI赋能的演进过程。公交路线规划本质上是一个图论问题，站点作为节点、线路作为边，通过Dijkstra等算法计算最短路径。传统方法局限于结构化数据和固定规则，而大模型的引入带来了三大革新：1）能理解自然语言需求，如"少走路、避开高峰"；2）可融合实时动态数据调整路线；3）提供个性化推荐和自然语言解释。完整流程结合了算法的高效计算与

本文介绍了一套基于SCL-90症状自评量表的智能心理评估系统。该系统整合了标准化量表、自动计算和大模型智能分析，实现了高效、准确的心理健康评估。前端采用HTML5/Vue3实现交互式量表填写，后端通过FastAPI处理数据并调用腾讯混元大模型生成专业报告。系统具有数据可视化、异常检测和降级处理功能，支持断点续测和报告下载。该方案解决了传统评估效率低、解读难的问题，适用于企业、学校及个人的心理健康监

本文主要讲的是大模型应用开发里的缓存技术，说白了就是帮大家解决大模型响应慢、调用贵这两个老大难问题。首先得明确，缓存的核心逻辑很简单，就是 “用空间换时间”，把用户常问的、重复的请求结果存起来，下次再有人问一样的问题，直接从缓存里拿，不用再重新调用大模型，既省时间又省 Token 成本。总的来说，缓存就是大模型应用落地的必备优化手段，操作不复杂，但能解决大问题，不管是单机还是分布式部署，都能用得上

本文主要讲的是大模型应用开发里的缓存技术，说白了就是帮大家解决大模型响应慢、调用贵这两个老大难问题。首先得明确，缓存的核心逻辑很简单，就是 “用空间换时间”，把用户常问的、重复的请求结果存起来，下次再有人问一样的问题，直接从缓存里拿，不用再重新调用大模型，既省时间又省 Token 成本。总的来说，缓存就是大模型应用落地的必备优化手段，操作不复杂，但能解决大问题，不管是单机还是分布式部署，都能用得上

摘要：大模型正从对话工具升级为通用智能中枢，深度重构各行业工作模式。本文系统梳理了大模型应用开发的核心逻辑：1）认知层面，大模型擅长解决非结构化问题，采用目标式编程而非传统指令式编程；2）技术层面，重点讲解了提示工程的结构化原则（SPOT框架）、示例原则和思维链技巧；3）实践层面，通过Python代码演示了API调用、文本生成和智能Agent开发流程。智能Agent作为高阶形态，具备"感