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大模型基础认知—基本概念

4、项目测试## 4.1 基础案例:推荐流量包的智能客服测试### (1)启动main脚本实现使用langchain框架,模拟实现推荐流量包的智能客服进入basic文件夹下,在使用python main.py命令启动脚本前,需根据自己的实际情况调整代码中的如下参数:**调整1:设置langsmith环境变量:** ,可不用设置os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "这

#python
LangGraph实战

持久化执行,任何故障后皆可无缝恢复完整的内存管理,整合短期记忆和长期记忆生产级可靠性可观测性,与LangSmith集成一个为生产环境而生的低层级编排框架完全控制,可直接编写prompt显示状态,State, agent运转的状态记录图状结构生产级可靠。

#AI Agent
LangGraph实战——高级特性

基于预定的规则的路径选择将决策权交给LLM,处理模糊和复杂的输入构建“粗筛后细分”的高效漏斗的决策流程输出每一步执行后的完整图状态触发时机:每个Node执行结束后数据格式:包含state中定义的所有字段仅输出状态发生变化,返回刚刚结束的那个节点的输出触发时机:每个节点执行结束后数据格式:一个字典, key是节点名称,values是节点的输出结果场景:高效更新UI直接流式输出LLM生成的Token场

#人工智能
大模型基础认知—基本概念

4、项目测试## 4.1 基础案例:推荐流量包的智能客服测试### (1)启动main脚本实现使用langchain框架,模拟实现推荐流量包的智能客服进入basic文件夹下,在使用python main.py命令启动脚本前,需根据自己的实际情况调整代码中的如下参数:**调整1:设置langsmith环境变量:** ,可不用设置os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "这

#python
Linux oracle 19c单机安装

说明: 其中compat-libstdc++软件可以在https://vault.centos.org自行下载。在Linux系统上安装Oracle 19c,主要需要准备下面的软件。注意: swap容量要大于等于16G。

#linux#oracle#运维
大模型基础认知—基本概念

4、项目测试## 4.1 基础案例:推荐流量包的智能客服测试### (1)启动main脚本实现使用langchain框架,模拟实现推荐流量包的智能客服进入basic文件夹下,在使用python main.py命令启动脚本前,需根据自己的实际情况调整代码中的如下参数:**调整1:设置langsmith环境变量:** ,可不用设置os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "这

#python
大模型基础认知—基本概念

4、项目测试## 4.1 基础案例:推荐流量包的智能客服测试### (1)启动main脚本实现使用langchain框架,模拟实现推荐流量包的智能客服进入basic文件夹下,在使用python main.py命令启动脚本前,需根据自己的实际情况调整代码中的如下参数:**调整1:设置langsmith环境变量:** ,可不用设置os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "这

#python
8. kubernetes资源——ingress

ingress作为插件存在,需要单独安装ingress作用:发布服务ingress以主机名的方式对外发布服务, 一个服务对应一个主机名, 类似于7层调度。

#kubernetes#容器#云原生
2. kubeadm部署kubernetes 1.29集群

目的:为了让kubectl客户端工具可正常使用。

#kubernetes#容器#云原生
2.nginx配置web服务

注意用户对网页文件的权限user www;建议和CPU数量一致,或2倍变量说明: $remote_addr :客户端地址 $time_local :时间 $request :请求方法 请求资源 http协议版本 $status :状态码 $body_bytes_sent :响应数据大小 $http_referer :超链接地址 $http_user_agent :客户端系统、浏览器类型。

#nginx
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