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大模型微调框架全景解析:从七大主流工具的多维博弈到 Unsloth 多卡并行的破局之道

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LangChain【4】之多模态数据传输:构建智能交互的未来

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#交互#人工智能
LangChain【3】之进阶内容

说明一 LangChain Chat Model1.1 少量示例提示(Few-Shot Prompting)1.2 Few-Shot示例代码1.3 示例选择器(Eample selectors)1.4 ExampleSelector 类型1.5 ExampleSelector案例代码1.6 LangServe工具1.7 LangServe安装1.8 langchain项目结构1.9 LangSer

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GraphRAG快速入门和原理理解

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#RAG
Agents-SDK智能体开发[5]之集成MCP进阶

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#MCP
小白学Agent技术[1](Agent介绍)

本质上,所有的Agent设计模式都是将人类的思维、管理模式以结构化提示词的方式告诉大模型来进行规划,并调用工具执行,且不断选代的方法。从这个角度来说,Agent设计模式很像传统意义上的程序开发范式,但是泛化和场景通用性远大于传统的程序开发范式。在Agent设计模式中,Prompt可以类比为Python这类高级编程语言,大模型可以类比于程序语言编译&解释器大模型时代,Alagent编程给IT行业带来

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开源的 LLM 应用开发平台Dify的安装和使用

Dify 是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台,旨在简化和加速生成式 AI 应用的创建与部署。其核心定位是结合 后端即服务(BaaS) 和 LLMOps 理念,通过低代码/无代码的可视化界面,降低开发者与非技术人员构建 AI 应用的门槛。核心定位与功能开源框架:Dify 并非单一的 AI 模型,而是一个应用开发框架,支持开发者快速搭建生产级的 AI 应用,如聊天助手、文本生成工具、智能代理

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#开源
ADK[5]调用外部工具流程

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Agents-SDK智能体开发[3]之多Agent执行流程

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