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本文探讨了如何提高Agent工具调用的稳定性,从工具调用失败的根本原因出发,构建了四层防御机制。首先指出LLM输出的不确定性是失败主因,包括格式混乱、参数缺失等问题。然后提出完整的工具定义应包含名称、描述和参数模式三要素,强调描述质量直接影响工具选择准确性。文章重点介绍了四层防御策略:Prompt层通过示例引导正确格式;解析层采用宽松正则匹配;校验层利用Pydantic进行参数验证;执行层实施重试
本文介绍了在生产环境中部署智能路由系统时需解决的三大核心问题:安全防护、流式渲染(SSE协议)和并发初始化竞态条件。针对Prompt注入攻击,提出了三层防护体系(正则过滤、XML标签隔离和System Prompt安全规则),并分析了移除语义检测和输出审计的原因。在流式输出方面,对比了SSE与WebSocket的优劣,设计了四阶段分帧协议(思考开始/结束、内容推送、完成标志)。最后探讨了并发初始化
本文介绍了如何手写一个精简版ReAct Agent(仅50行代码),深入解析Agent的核心思考-行动-观察循环机制。主要内容包括:1)ReAct框架的三步循环结构(Thought→Action→Observation);2)代码实现三个关键部分(工具定义、Prompt模板设计、循环执行逻辑);3)重点剖析了prompt拼接的上下文累积机制和停止条件设计。文章揭示了Agent自主决策的本质:通过强
文章目录1、加载相关库和数据集2、数据处理和转换2.1 简单的数据处理2.2 数据转换3、建立基模型4、特征选择4.1 RFECV4.2 使用RFECV进行特征选择5、异常值处理5.1使用临界值进行填充5.2 分箱离散化6 、残差图分析6.1 异方差性6.2 离群点前言:上一篇对AQI进行了分析,这一篇根据对以往的数据,建立一个模型,然后将这种模型应用于未知的数据,来进行AQI的预测。1、...
文章目录1、明确需求和目的2、数据收集3、数据预处理3.1 数据整合3.1.1 加载相关库和数据集3.1.2 数据概览3.2 数据清洗3.2.1 缺失值处理3.2.2 异常值处理3.2.3 多余记录的删除3.2.4 重复值的处理4、数据分析4.1 总体情况分析4.2 各维度分析5、总结1、明确需求和目的通过以往的电商交易历史数据,分析商品销售的总体情况以及不同维度下的销售情况。2、数据收集数据集为
本文深入解析 LangChain 的核心概念 Chain 和 LCEL 设计哲学。Chain 本质是"数据流水线",采用声明式编程方式,通过 LCEL 的管道符 | 连接组件,实现数据自动流转。文章详细拆解了 PromptTemplate 的多角色模板设计、Output Parser 的结构化转换功能,以及 Runnable 接口的统一调用方式。同时探讨了如何通过 LCEL 构建顺序与并行工作流,
本文介绍了LangGraph框架如何解决Agent开发中的循环工作流问题。文章首先通过案例说明单次调用的局限性,指出真实场景需要多轮交互的循环机制。然后详细解析LangGraph的三大核心组件:State(状态管理)、Node(处理节点)和Edge(流转逻辑),并重点讲解了条件路由的实现方式,让Agent能自主决策流程走向。此外还介绍了状态持久化和流式执行等实用功能,最后通过一个80行代码的客服机
本文分享了构建企业级RAG系统的架构设计与实战经验。从Demo到生产环境面临并发请求、知识库热更新、低延迟和流式输出等挑战。系统分为四层:查询层(问题重写与意图路由)、检索层(双引擎混合召回与工程优化)、生成层(检索与生成解耦)、知识库更新层(增量索引与原子切换)。重点探讨了查询重写、意图路由、并行检索、结果缓存等关键技术,并总结了模块化设计、优雅降级等实践原则,为企业落地RAG提供了可复用的架构
本文是AI Agent开发系列专栏的开篇,系统介绍了Agent的核心概念和实践框架。主要内容包括: Agent与ChatBot的本质区别:Agent具备感知→规划→行动→反思的完整闭环,能自主解决问题而非被动应答。 自主性五级阶梯:从L1纯问答到L5多Agent协作,详细阐述了不同级别Agent的能力特征和关键技术。 完整Agent系统的7个核心模块:四步闭环(感知、规划、行动、反思)和三层支撑(
RAG技术解析:从文档处理到向量检索 本文系统介绍检索增强生成(RAG)的离线阶段实现,解决大模型知识局限问题。RAG通过文档加载、分割、向量化存储构建知识库,分为离线处理与在线检索两阶段。关键要点: 文档处理:需适配不同格式(PDF/CSV等),分割策略(基础/语义/父子分割)直接影响检索效果,需平衡chunk大小与语义完整性。 向量化:Embedding模型选择(OpenAI/MiniLM等)







