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简介

非计算机专业出身人士,但于2009年毅然投身IT行业。迄今,拥有15年的开发经验以及10年的项目管理经验。曾先后参与金融、政企、互联网等多个行业领域的数十个项目。对分布式架构、微服务技术以及大数据领域的知识掌握娴熟。当前,致力于人工智能(AI)方向的深入探索,所负责的项目已顺利完成大语言模型和算法的备案工作。

擅长的技术栈

人工智能大数据微服务技术

可提供的服务

开发资源,技术咨询

开源模型应用落地-RAG优化小技巧-用MultiQueryRetriever解锁信息检索的多维视角(一)

MultiQueryRetriever通过让大模型从单一问题生成多个等价查询,以多元视角提升检索覆盖率,实现智能问答系统的思维跃迁。

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#开源#自然语言处理
开源模型应用落地-LangGraph101-探索 LangGraph 短期记忆

本文探讨LangGraph框架中短期记忆管理的关键作用,并展示如何使用内存、sqlite和mysql实现智能体中的记忆功能。

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#自然语言处理#语言模型#深度学习
开源模型应用落地-LangChain实用小技巧-MessagesPlaceholder使用(二)

使用MessagesPlaceholder,简化构建提示的过程,避免手动处理历史消息的添加和管理

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#深度学习#自然语言处理
开源模型应用落地-LangChain实用小技巧-工具调用异常处理(二十三)

为了提升使用工具的稳定性和用户体验,必须在设计中加入异常处理机制,以应对调用过程中可能出现的各种异常情况。

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#深度学习#自然语言处理#语言模型
开源模型应用落地-LangChain实用小技巧-MessagesPlaceholder使用(二)

使用MessagesPlaceholder,简化构建提示的过程,避免手动处理历史消息的添加和管理

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#深度学习#自然语言处理
开源模型应用落地-工具使用篇-Spring AI-Function Call(八)

Spring AI调用OpenAI,并实现function call的高级用法,良心之作,全网唯一,绝非搬运,希望能给您带来一些些帮助!

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#深度学习#spring
开源模型应用落地-LangChain实用小技巧-MessagesPlaceholder使用(二)

使用MessagesPlaceholder,简化构建提示的过程,避免手动处理历史消息的添加和管理

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#深度学习#自然语言处理
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