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    Langchain

    共 142 篇文章
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    【AIGC】COT思维链:让AI学会拆解问题,像人一样思考

    【AIGC】COT思维链:让AI学会拆解问题,像人一样思考

    COT思维链的出现,为AI的发展开辟了一条新的道路。它让AI学会了像人类一样思考,将复杂问题分解成简单的步骤,并逐步推理出最终答案。希望我的引导会对你产生启发。
    AI# Langchain
    5个月前
    410
    Kimi发布AI智能体OK Computer实战:网页/PPT/绘本一键生成,小白也能轻松掌握大模型应用!

    Kimi发布AI智能体OK Computer实战:网页/PPT/绘本一键生成,小白也能轻松掌握大模型应用!

    文章介绍了KIMI最新推出的AI智能体OK Computer的功能与应用。作者通过实战案例展示了OK Computer在制作旅行规划网页、留学规划PPT和儿童绘本三个场景中的出色表现。该智能体能根据简...
    国内服务器# kimi# Langchain
    5个月前
    460
    零基础学AI大模型之LLM存储优化:大量QA与长对话问题实战

    零基础学AI大模型之LLM存储优化:大量QA与长对话问题实战

    本文是"零基础学AI大模型"系列文章的目录索引,涵盖了从AI大模型基础概念到实战应用的完整知识体系。主要内容包括:大模型API调用、SpringAI整合、LangC...
    AI# Langchain
    5个月前
    510
    【AI大模型前沿】昆仑万维开源Skywork-R1V3:38B多模态推理模型,高考数学142分刷新开源SOTA

    【AI大模型前沿】昆仑万维开源Skywork-R1V3:38B多模态推理模型,高考数学142分刷新开源SOTA

    2025年7月9日,昆仑万维旗下Skywork AI团队宣布开源Skywork-R1V3-38B,以高考数学142分、MMMU 76分的成绩,首次让开源多模态模型逼近人类初级专家水平。本文将深度解析其...
    AI# Langchain
    5个月前
    470
    程序员AI学习全景图:从Java/Python到AI架构师的完整进阶路线

    程序员AI学习全景图:从Java/Python到AI架构师的完整进阶路线

    2025年程序员AI学习全景图:从Java/Python到AI架构师的进阶路线 摘要: 本文为程序员提供了一份完整的AI学习路线图,涵盖AI产业链分析、Java+Python双轨学习路径和职业发展建议...
    AI# Langchain
    5个月前
    580
    建议收藏:2026年AI Agent将爆发!从算力硬件到大模型应用,一篇全掌握

    建议收藏:2026年AI Agent将爆发!从算力硬件到大模型应用,一篇全掌握

    文章全面分析了AI Agent产业的发展现状与前景。上游包括AI算力硬件和大模型,中游聚焦Agent研发与集成,下游市场预计2034年达2360亿美元。随着技术迭代,Agent正从内容生成转向任务执行...
    AI# Langchain
    5个月前
    550
    【Meetup邀请·南京】Agentic AI 开发实战与行业创新指南

    【Meetup邀请·南京】Agentic AI 开发实战与行业创新指南

    聚焦 AI 技术的前沿演进脉络与产业落地实践,深度解析大模型多模态能力、智能体自主决策与协作机制等核心技术突破,系统梳理 AI 应用从 “辅助工具” 向 “自主智能体” 升级的关键路径。分享将紧扣制造...
    AI# Langchain
    5个月前
    560
    Spring AI——入门介绍

    Spring AI——入门介绍

    本文介绍了 Spring AI 的基础使用。
    AI# Langchain
    5个月前
    610
    零基础学AI大模型之Agent智能体

    零基础学AI大模型之Agent智能体

    本文是"零基础学AI大模型"系列的第36篇,主要介绍LangChain与Milvus向量数据库的整合应用。内容包括相似性搜索和MMR(最大边界相关)多样性搜索实战...
    国内服务器# Langchain
    5个月前
    540
    Gemini、ChatGPT、Qwen、豆包、Claude五大主流AI模型深度对比:技术、生态与应用全景解析

    Gemini、ChatGPT、Qwen、豆包、Claude五大主流AI模型深度对比:技术、生态与应用全景解析

    在展开详细对比之前,首先对各模型的基本情况与技术路线进行简要梳理,这是理解其后续差异的基础。
    AI# Langchain
    5个月前
    650
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