亲爱的码农朋友们，听到AI工具写代码越来越强的消息，是不是有点慌了？🤔 ChatGPT、Copilot、AutoML，Cursor一个个名字看起来像是在“抢饭碗”的大佬。AI编程时代已经来临，单纯写代码的技能，可能会被逐渐边缘化！😱

创建一个 OpenAI 的语言模型实例# 文本输入LangChain 是一个用于开发基于大语言模型的应用的框架。它支持多种模型、处理和分割文本的工具，方便开发者构建复杂的自然语言处理应用。本框架提供了多种可重用的组件，帮助开发者快速集成不同的任务，如对话、问答、自动摘要等。随着 AI 技术的发展，文档处理成为了许多应用的核心任务。LangChain 提供了多种分割文本的方式，确保能够适应不同的应用

这些项目展示了AI Agent在数据分析领域的多样化应用，从金融投资分析到通用数据科学工具，为数据驱动决策提供了强大支持。：基于大型语言模型的数据分析智能体，如datawhalechina/so-large-lm项目中提到的。：Google Colab中的数据科学智能体，基于Gemini模型。：九章云极推出的数据分析和机器学习智能体。：数势科技推出的数据分析智能体。

【代码】新手如何部署Milvus数据库?

LangChain 提示模板是 LangChain 框架中用于创建和管理提示词（prompts）的工具。提示模板允许开发者定义具有占位符的文本模板，这些占位符可以在运行时被动态的值替换，从而使提示词更加灵活和可重用。

如果你的学习重点是AI Agent而非向量数据库本身，Chroma提供了最佳的平衡点，让你能够专注于Agent的逻辑构建，同时获得足够的向量存储和检索能力。：Chroma具有简洁的API设计和良好的Python集成，让初学者可以快速上手实现AI Agent的知识库功能。：Chroma可以直接在Python环境中嵌入式运行，无需复杂的服务器配置，降低了基础设施障碍。：Chroma完全开源，可以在本地

从最初的基于规则的方法，到统计学方法，再到深度学习、预训练模型，最后发展为大规模的语言模型（LLM），NLP的演变是技术、计算能力和数据集发展不断推动的结果。LLM代表了NLP发展的一个重要高峰，其强大的语言理解和生成能力正在推动许多实际应用的变革。未来LLM的发展将继续突破当前的局限，从效率、跨模态、多样性、个性化、安全性等方面带来革命性进展。随着技术的不断提升，我们有理由相信，LLM将更好地理

LangChain作为一个强大的LLM应用开发框架，它不仅简化了与大型语言模型的交互过程，还提供了从基础调用到复杂应用开发的全方位支持。通过其六大核心组件和清晰的架构设计，LangChain使开发者能够更加轻松、高效地构建基于LLM的智能应用，释放大语言模型的真正潜力。无论是构建简单的问答系统，还是开发复杂的智能代理，LangChain都能提供必要的工具和抽象，帮助开发者专注于创新和应用场景，而非

向量数据库是一种专门用于存储、管理和检索向量数据的数据库系统。向量数据库的核心特点是能够执行高效的相似性搜索，这使它在现代人工智能和机器学习应用中变得越来越重要。：存储文本、图像、音频等数据的向量表示（embeddings）。这些向量通常由机器学习模型生成，每个向量代表原始数据在高维空间中的位置。：能够快速查找与给定向量最相似的其他向量，常用的算法包括近似最近邻搜索（ANN）、k近邻（KNN）等。

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