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大模型可控性实践:护栏技术、结构化输出、GPT Structured Outputs 与 GPTCache

很多同学第一次听到“护栏技术”,会把它理解成“内容审核”。这只说对了一半。结构化输出,就是让模型不要只返回一段给人看的自然语言,而是返回程序也能稳定处理的数据结构。比如同样是抽取报销信息:这是一张交通类发票,金额大约 268 元,日期看起来是 2026-04-09。这段话人能看懂,但程序不好直接处理。"invoice_type": "交通",落库传给审批系统进入工作流引擎触发下一步工具调用这里先纠

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#人工智能
MCP 协议详解:从架构、工作流到 Python 技术栈落地

MCP协议:AI系统连接外部世界的标准化方案 MCP(Model Context Protocol)是解决大模型与外部系统连接的核心协议,它超越了简单的函数调用,提供了一套完整的标准化交互框架。该协议主要解决三个关键问题:如何安全访问业务系统、如何发现可用工具、如何规范调用流程。 MCP协议包含三大核心能力: Tools(可执行动作) Resources(可读取资源) Prompts(可复用模板)

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#架构#python#开发语言
AI Agent 完全指南:LangChain Agent、ReAct、Copilot-Agent 模式、Manus、Computer Use 与记忆机制

本文探讨了大模型从"问答系统"向"智能体(Agent)"演进的关键转变。文章指出,Agent系统通过引入目标导向、工具调用、状态管理和环境交互四大能力,使大模型能够持续完成任务而非仅生成一次性回答。文中重点分析了LangChain Agent的运行机制和ReAct范式,强调Agent不是简单的工具调用封装,而是包含模型、工具、状态、反馈循环、记忆和安全控制等

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#人工智能#react.js
LangChain 与 LangGraph 完全指南:核心组件、架构原理、编排机制与 LlamaIndex 集成

LangGraph 是一个面向有状态 Agent 的低层编排框架,它通过 state、node、edge、reducer 和 checkpoint 来驱动复杂流程执行。到这里,前面的问题其实都已经融在正文里讲完了。如果你想最后快速复习,可以直接看这张表。问题简洁回答什么是 LangChain?一个面向 LLM 应用和 Agent 开发的高层框架,不只是“链式调用库”LangChain 的核心组件有

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#架构#算法
[特殊字符] Ubuntu 部署 MySQL + Redis + Nginx + 自动备份 全流程指南

本文提供Ubuntu系统部署MySQL+Redis+Nginx及自动备份的完整指南,包含以下核心内容: 环境准备与Docker安装 更新系统并安装必要依赖 通过官方源安装Docker及Compose插件 配置Docker开机自启 Docker镜像加速配置 设置国内镜像加速地址 解决拉取镜像超时问题 提供网络问题排查方案 项目部署实现 创建标准目录结构 配置docker-compose文件(含MyS

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#ubuntu#mysql#redis
【Agent开发】第七阶段:RAG 自动化评估体系构建 (RAG Evaluation Framework) —— 从“凭感觉调优”到“数据驱动决策”

本文介绍了基于PostgreSQL构建RAG自动化评估体系的实践。作者在WSL2+Ubuntu+Docker环境中,通过Docker Compose编排新增了PostgreSQL 16服务,并配置了pgvector等扩展。文章详细说明了PostgreSQL的配置步骤,包括初始化SQL脚本、服务启动验证、应用连接方式以及备份策略。重点突出了PostgreSQL的JSONB类型、混合模型优势及未来趋势

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#python#人工智能#数据库
RAG 完全指南:从基础概念、核心流程到 Advanced RAG 与 Modular RAG

RAG(检索增强生成)是一种结合大模型生成能力与外部知识检索的技术,旨在解决纯LLM的知识局限性问题。其核心流程分为离线知识准备(文档采集、清洗、切块、向量化建库)和在线问答生成(问题理解、检索、重排、上下文组装、生成答案)。相比纯LLM,RAG能有效缓解幻觉、知识过期和私域知识缺失等问题,适用于企业知识库、客服机器人等场景。完整RAG系统还包括查询改写、混合检索、重排序、上下文压缩等优化环节,形

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#人工智能#深度学习#机器学习
RAG 完全指南:从基础概念、核心流程到 Advanced RAG 与 Modular RAG

RAG(检索增强生成)是一种结合大模型生成能力与外部知识检索的技术,旨在解决纯LLM的知识局限性问题。其核心流程分为离线知识准备(文档采集、清洗、切块、向量化建库)和在线问答生成(问题理解、检索、重排、上下文组装、生成答案)。相比纯LLM,RAG能有效缓解幻觉、知识过期和私域知识缺失等问题,适用于企业知识库、客服机器人等场景。完整RAG系统还包括查询改写、混合检索、重排序、上下文压缩等优化环节,形

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#人工智能#深度学习#机器学习
MySQL 索引进阶:从失效排查到架构哲学

本文围绕索引“失效排查、数量权衡、B+树选型与查询全过程”展开,系统讲清 EXPLAIN 诊断思路、读写成本博弈与索引设计的边界。通过从实战问题走向底层原理与架构哲学,帮助你在面试与生产优化中做出可落地的索引决策。

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#mysql#架构#adb
构建网络知识体系:从 OSI 模型到用户登录全链路解析

HTTP 是为了连通世界,而 HTTPS 是为了在连通的世界里建立信任。作为后端开发者,我们不仅要让服务‘通’,更要让数据‘信’。通俗定义TCP (Transmission Control Protocol) 是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议。“连接”的本质在网络世界里,并没有一根真实的线连着两台电脑。所谓的“TCP 连接”,其实是通信双方(客户端和服务端)在内存中维护的一组状

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#网络
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