本文介绍了提示词工程(Prompt Engineering)的核心概念和应用方法。系统提示词(System Prompt)作为关键要素，能够定义AI的角色和行为规范。主要内容包括：1)系统提示词的基本用法，通过角色设定改变AI输出风格；2)提示词工程的核心要素，包括身份定义、指令说明、示例展示和背景信息；3)具体应用技巧，如角色设定、Few-Shot示例引导和结构化输出控制。文章通过Python代

本文介绍了提示词工程(Prompt Engineering)的核心概念和应用方法。系统提示词(System Prompt)作为关键要素，能够定义AI的角色和行为规范。主要内容包括：1)系统提示词的基本用法，通过角色设定改变AI输出风格；2)提示词工程的核心要素，包括身份定义、指令说明、示例展示和背景信息；3)具体应用技巧，如角色设定、Few-Shot示例引导和结构化输出控制。文章通过Python代

摘要：本文探讨了基于大语言模型(LLM)的应用程序中分块(chunking)技术的重要性与应用方法。分块是将大文本分解为小段落的关键技术，可提升检索增强生成(RAG)系统的内容嵌入效率和召回准确性。文章详细介绍了三种主流分块方法：固定大小分块(简单高效但可能割裂语义)、递归分块(适应性强但实现复杂)和基于结构的分块(保留文档结构但依赖格式规范)，并提供了Python代码示例说明各方法的实现方式。通

本文介绍了大语言模型(LLM)的基本概念及其在LangChain中的应用。主要内容包括：1) LLM的核心功能如工具调用、结构化输出、多模态处理和推理能力；2) LangChain提供的两种模型初始化方法：自动初始化的init_chat_model函数和手动创建Model类；3) 模型访问方式：阻塞式invoke和流式stream调用；4) 如何在Agent中使用模型，包括创建智能体和调用方法。文

摘要： LangChain是由Harrison Chase于2022年10月创建的智能体开发平台，提供多种组件支持Python和TypeScript开发。其核心框架包括： LangChain：快速构建兼容多模型的智能体 LangGraph：底层控制智能体构建（记忆、人机协同等） Deep Agents：处理多步骤复杂任务 LangSmith：测试评估平台 智能体（Agent） 与传统LLM的区别在

RAG（检索增强生成）是一种通过检索外部知识库来增强大语言模型生成能力的技术。它解决了传统大模型的知识过时、幻觉生成和领域局限三大痛点，具有轻量、支持实时更新和答案可溯源等优点。RAG包含四种范式：朴素RAG、高级RAG、模块化RAG和智能体RAG，分别对应不同的优化层级。其核心工作流程包括问题解析、知识检索和答案生成三个步骤，主要组件为知识库、检索器和生成器。优化技巧包括文本分块、提示词设计和模

摘要 大模型虽具备强大的语言能力，但缺乏与外部系统交互的功能。Tool机制通过定义可调用函数，使模型能够访问数据库、API、执行代码等，扩展了其应用场景。工具定义需包含名称、描述、参数约束等信息，通过装饰器注册后供Agent调用。Agent作为智能体，包含模型（负责推理）和工具（负责执行）两部分，能自动判断何时调用何种工具。工作流程包括：定义工具→注册工具→Agent调用→处理结果。自定义工具时需

闭包就是能够读取其他函数内部变量的函数。例如在javascript中，只有函数内部的子函数才能读取局部变量，所以闭包可以理解成“定义在一个函数内部的函数“。在本质上，闭包是将函数内部和函数外部连接起来的桥梁。

首先，HTTP 301状态码表示永久重定向，这意味着服务器将请求重定向到新的URL，并且这个重定向是永久的，即客户端的后续请求都会被重定向到新的URL。而HTTP 302状态码表示临时重定向，这意味着服务器将请求重定向到新的URL，但这个重定向是临时的，即客户端的后续请求可能不会被重定向到新的URL。HTTP 302状态码表示临时重定向，当一个客户端发起请求后，服务器返回302状态码，表示请求成功

在短视频平台上，经常可以见到多图片合集。它的特点是：由多张图片组成一个合集，图片可以自动进行轮播，也可以手动去进行图片切换。自动轮播时，图片下方的进度条缓慢加载至完成状态；手动切换时，图片下方的进度条瞬间切换至已完成状态或未完成状态。由于原生Swiper组件自带的导航点指示器目前只支持数字和圆点的样式，不支持对应的特殊样式，因此需要通过自定义指示器（即进度条）来模拟底部的导航条效果。常见的图文作品