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大模型智能体LangChain

LangChain是一个开源框架,旨在简化基于大语言模型(LLM)的应用程序开发.它解决基于大语言模型从零开发Agent的工作量(比如: 对接 API、设计交互逻辑、处理数据存储).它提供了一套通用接口,把复杂的调用过程封装起来,大大降低了开发难度。更重要的是,LangChain 不仅能让语言模型连接外部的数据源,还能让它与环境进行交互,这意味着模型可以不再只是“回答问题”,而是能真正参与到任务执

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#RAG
大模型智能体Agent

“智能体”(Agent)也称为智能代理,从哲学维度剖析,“智能体”意指具备行动潜能的实体,而“代理”一词,则侧重于对这种行动潜能的施行与展现.智能体的范畴颇为广泛,既涵盖人类个体,亦囊括物理世界以及虚拟空间中的其他各类实体。尤为关键的是,智能体概念的核心聚焦于个体的自主性,即赋予其运用意志、抉择判断以及付诸行动的能力,使之摆脱了单纯被动回应外部刺激的模式.

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#RAG
机器学习-回归问题(Regression)

与预测的输出为离散型不同. 在机器学习中,回归任务是用于预测连续数值型变量的任务。回归任务在很多领域都有着广泛的应用.

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#机器学习#线性回归
机器学习-回归问题(Regression)

与预测的输出为离散型不同. 在机器学习中,回归任务是用于预测连续数值型变量的任务。回归任务在很多领域都有着广泛的应用.

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#机器学习#线性回归
redis功能实现

redis常成功能:事务,消息,通讯,脚本,高级数据结构

#redis
spring-expression表达式

Spring Expression Language(简称 SpEL)

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