Linux 是一系列基于 Linux 内核的自由开源操作系统。基于 Linux 的操作系统被称为Linux 发行版或distros。例如 Debian、Ubuntu、Fedora、CentOS、Gentoo、Arch Linux 等等。Linux 内核自 1991 年以来一直处于活跃开发中，并且被证明非常灵活和适应性强。你可以在世界各地的各种环境中找到运行 Linux 的计算机，从 Web 服务器

颜色渐变需要一个起始颜色和位置以及结束颜色和位置，然后执行颜色之间的过渡。考虑到颜色理论，它们可以使应用程序比普通设计更具视觉吸引力。在本文中，您将使用的和包将渐变应用到 Flutter 应用程序中。

机器学习是人工智能（AI）的一个子领域。机器学习的目标通常是理解数据的结构，并将该数据拟合到可以被人理解和利用的模型中。尽管机器学习是计算机科学的一个领域，但它与传统的计算方法有所不同。在传统计算中，算法是一组明确编程的指令，用于计算或解决问题。而机器学习算法允许计算机对数据输入进行训练，并使用统计分析来输出落在特定范围内的值。因此，机器学习有助于计算机根据数据输入构建模型，以自动化基于数据输入的

在langchain中，我们可以将多个 LLM 连接在一起，形成一个链式请求，以便处理更复杂的任务。将不同的任务交给不同的 LLM 处理，可以提高效率，降低成本。

有时候，我们只是想利用 LLM 来帮助我们完成一些特定类型的任务，但每次可能我们跟 LLM 对话的内容只是有一些细微的差别，这时候我们可以使用提示词模板来帮助我们更方便地构建对话。

langchain 入门指南 - 准备 API KEY

大模型的推理能力要结合外部工具使用能力共同形成任务闭环通过上下文学习方法，我们可以教会大模型思考解决问题的方法/模式（如：ReAct 模式）

这种方法允许更准确和有意义的搜索结果，因为它考虑了查询的上下文和语义内容，而不仅仅是使用的确切单词。若要验证这一点，可以使用 FT.INFO 命令，该命令提供有关索引的详细信息和统计信息。Chook Air 5 为 6 岁及以上的孩子提供了一辆耐用且超轻便的山地自行车，让他们第一次体验赛道，并在森林和田野中轻松巡航。这些是语义上最相似的项目。向量捕获数据中固有的复杂模式和语义含义，使其成为各种应用

在前面的大部分例子中，我们跟 LLM 对话的时候都是使用了文本作为输入和输出。但是除了文本，我们也可以让 LLM 来为我们生成图片。多模态是指同时使用两种或两种以上的信息模式或表现形式。在人工智能和机器学习的背景下，多模态通常指的是能够处理和融合不同类型数据的系统，这些数据可能包括文本、图像、音频、视频或其他传感器数据。虽然 OpenAI 提供了的特性，但是直接使用起来还是比较麻烦，通过结合too

在 langchain 中，我们可以通过来定义我们希望输出的字段，然后生成一个prompt，传递给 LLM，让 LLM 知道我们希望输出的格式是什么。