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本文介绍了新手搭建和运行第一个AI程序的完整流程。首先需要准备Python环境并安装PyCharm开发工具,然后获取AI大模型的API Key。接着通过示例代码演示了如何调用通义千问大模型,包括创建客户端、配置模型参数和获取返回结果。最后总结了运行AI程序的四个关键步骤:安装Python环境、获取API密钥、编写程序代码和运行测试。文章提供了详细的代码示例和操作截图,帮助初学者快速上手AI开发。
本文介绍了如何通过工具扩展大模型能力并实现应用部署。主要内容包括:1)工具的概念,即赋予大模型执行能力的外部方法;2)两种工具创建方式(装饰器@tool和继承BaseTool类);3)通过AgentExecutor协调工具调用流程的完整示例(天气查询和数学计算);4)数据库查询工具类的实现案例。文章展示了如何将外部能力(如API调用、数据库操作等)封装为工具,使大模型能够根据用户需求自动调用相应工
本文介绍了通过知识库扩展大模型能力的核心流程,包括数据导入、分块、向量化及使用。首先使用文档加载器导入文本数据,然后通过RecursiveCharacterTextSplitter进行语义化分块处理,保留上下文关联。接着利用DashScopeEmbeddings将文本向量化并存入Chroma向量数据库。最后演示了混合检索方法,结合关键词检索(基于BM25和jieba分词)与语义检索,实现高效知识检
从05.AI应用搭建–langchain输出解析器后,基本介绍完一个简单AI应用的基本流程。但是,大家很容易发现前面的内容,更多是一问一答形式,无法实现追问,那么对于这种场景应该如何解决呢?立刻有人想到:既然可以拼接强化AI和user的提示词内容,那我直接将AI的输出和用户的历史提问记录下来,然后拼接进每次的提问不就可以了,那么恭喜你,已经掌握了多轮对话的实现基础。1、实现多轮对话的基础在于存储历
本文介绍了LangChain框架中的输出解析器(Output Parser)及其使用
本文介绍了LangChain框架中提示词模板PromptTemplate和ChatPromptTemplate的使用方法。PromptTemplate通过占位符将用户输入嵌入固定模板,实现提示词动态生成;ChatPromptTemplate则能设定AI角色,使相同输入产生不同输出。文章通过代码示例展示了两种模板的实际应用,对比了它们的输出效果。总结指出PromptTemplate适用于简单提示词重
本文会省略学习过程中的一些中间步骤,便于观看者快速掌握AI应用搭建的内容,省略部分将通过转载其他作者的文章链接供大家深入了解图片来源langchain官网(langchain中文官网基础抽象和LangChain表达式 (LCEL)。第三方集成。合作伙伴库(例如 langchain-openai、langchain-anthropic 等):一些集成已进一步拆分为自己的轻量级库,仅依赖于 langc
本文讲解AI文本生成的基本原理,阐述从用户提问到最终内容生成的全流程
axios 发送post请求,报403错误!!!







