Langchain

本文介绍了检索增强生成(RAG)技术及其核心组件。RAG通过结合信息检索与文本生成模型，解决了大语言模型知识过时、幻觉和缺乏领域知识的问题。文章详细阐述了RAG的工作原理和发展历程，从早期的Naive...

本文深入解析了AI Agent的基础架构组成模块。文章首先强调了理解AI Agent架构的重要性，指出其正在从被动对话工具进化为主动执行引擎。核心内容包括： 概念解析：明确了AI Agent作为能够主...

本文深入解析从LangChain到Dify的技术演进，通过真实业务场景演示如何构建生产级AI工作流。涵盖从"胶水代码"到"企业级平台"的架构变迁，提供完整的代码...

本系列教程涵盖 Ollama 的安装配置、大模型选择与管理、交互式对话、API 调用、自定义模型、高级用法等全部内容，帮助你在本地快速搭建和玩转AI大模型。

《构建自主AI：深入A2A协议的智能体开发》是一本聚焦A2A协议与AI Agent开发的实战指南。全书分为基础、开发和应用三大部分，系统讲解A2A协议的核心概念、技术原理及实际应用。基础篇介绍A2A的...

本文深入探讨当前主流的四大 AI Agent 框架：OpenClaw、LangChain、AutoGPT 和 CrewAI。从架构设计、核心功能、部署方式、成本控制、开发体验等多个维度进行全面对比分析...

文章核心围绕 Chatbox+Ollama 对接 DeepSeek-7B 模型展开实战，分步介绍 Chatbox 安装、Ollama 远程访问配置（环境变量设置）、模型参数配置及可视化交互测试（含基础...

本文摘要： 《AI实践(2)提示词工程》深入探讨了与大语言模型交互的核心方法论。文章系统性地介绍了提示词工程的组成模块，包括任务背景、目标、思维链、约束条件等关键要素，并通过对比示例展示了结构化描述的...

在AI时代浪潮下，选择正确的学习方向至关重要。根据市场调研和就业趋势分析，我们筛选出三个高性价比的Python+AI学习赛道，帮助学习者在短时间内获得最大收益。

Java LLM开发框架全面解析 本文深入探讨Java生态中的主流LLM开发框架，帮助开发者在不脱离Java技术栈的情况下集成AI能力。重点介绍了三个框架： Spring AI：Spring官方出品...