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【LangChain】 输出解析器(Output Parsers)完全指南

本文介绍了LangChain中的输出解析器(Output Parsers),它们是将LLM输出的自然语言转换为结构化数据的桥梁。文章详细分类了各种解析器,包括基础文本(如StrOutputParser)、列表(如CommaSeparatedListOutputParser)、结构化(如JsonOutputParser和PydanticOutputParser)以及专用解析器(如DatetimeOu

#大数据#人工智能
【LangChain】 入门:从分步调用到链式编程

本文介绍了LangChain框架的核心概念和使用方法。LangChain通过将语言模型操作拆分为模块化组件并用"链"串联,实现流水线式处理。文章以翻译助手为例,对比了普通分步写法和链式写法:普通写法步骤清晰但代码冗长,链式写法通过管道符|串联组件,代码简洁高效。重点讲解了输出解析器(StrOutputParser)的作用,它能从模型返回的复杂对象中提取纯文本内容。两种写法各有优

【LangChain】DashScope 与 LangChain 的协作关系

DashScope(阿里云大模型服务平台)与LangChain(AI应用框架)形成"服务层-编排层"协作关系。DashScope专注模型推理服务,LangChain提供统一接口和流程编排。通过适配器封装(如ChatTongyi类),LangChain能无缝切换包括DashScope在内的十余种模型服务,保持业务代码不变。这种解耦设计让开发者可灵活选择:直接调用DashScope

向量模型分词与截断机制详解:从文本到向量的完整旅程

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#人工智能
向量模型的模型维度

延伸阅读:如果你正在研究 FAISS 向量检索或现场报警知识库,下一步可以深入了解 “向量量化”(如何把 768 维浮点向量压缩为更低维的整数表示,节省 90% 存储空间),以及 “多向量表示”(ColBERT 等模型不再用单一向量,而是保留每个 token 的向量以提升精度)。一句话总结:Embedding 模型的输出维度与输入字数无关,它是语义的"坐标",不是文字的"统计"。“相同字数一定有相

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#数据库
汉字的“压缩包“悖论:为什么对人脑高效,对AI却更费token?

汉字的"压缩包"悖论:为什么对人脑高效,对AI却更费token?

#人工智能
大模型对话里的「三角关系」:System、User、Assistant 到底谁是谁?

system是幕后导演,user是台下观众,assistant是台上演员。区分他们,就是让 AI知道谁在说啥、该听谁的、该扮演谁。没有 system,演员没剧本;不分 user/assistant,演员会串戏。

#人工智能
【AI】我的 OpenSpec 入门之旅:从零到理解 AI 原生开发工作流

OpenSpec 开发工作流实践总结 本文记录了使用 OpenSpec 完成 3D 点云项目初始化的完整过程,系统介绍了 OpenSpec 的核心概念和开发流程。作者通过创建变更、编写提案/规格/设计/任务四个工件,展示了从需求定义到代码实现的完整周期。重点解析了 OpenSpec 目录结构的设计哲学,包括施工现场(changes)、系统现状(specs)和历史记录(archive)三大区域的职责

#人工智能
【git】Git 大文件推送失败问题及解决方案

本文介绍了Git推送大文件失败的解决方案。当单个文件超过平台限制(如100MB)时,直接删除文件无效,必须使用git filter-repo工具从历史记录中彻底移除大文件。操作步骤包括新克隆仓库、执行删除命令和强制推送。为避免此类问题,建议提前配置.gitignore忽略二进制文件等大文件,或使用Git LFS/网盘存储大文件。核心建议:源代码放Git,大文件放Release/网盘分开管理。

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#git
vs2022 将github项目转到gitee

最近GitHub平凡的登录不上,推送经常不成功,累了累了,果断Gitee啊。

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#github
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