Langchain

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...

作为一个长期使用 Java 的后端开发者，我对 AI Agent 的内部运作机制充满了好奇。为了深入理解 Agent 的工作原理，我决定动手写一个简单的 Agent 系统 —— ZenoAgent。本...

英伟达在GTC 2026将Agentic AI列为核心主题，标志着AI发展从"会回答"转向"会做事"。其推出的Nemotron ...

本文是一篇面向新手的、极其详尽的指南。将手把手带你完成 MaxKB 的安装、配置，并深入讲解如何创建和优化你的知识库，最后还将详细拆解其最强大的“高级应用”功能，让你真正掌握这个利器。

2023年是ChatGPT元年，2024年是多模态爆发之年，而2026年则是AI Agent的落地元年。

本文全面介绍了 LangChain 中两大核心能力——工具调用（Tool Calling）​ 与 结构化输出（Structured Output），涵盖实现方法、技术细节与典型应用场景，助力开发者构建...

2026年全球AI市场将突破9000亿美元。文章解析五大趋势：技术转向“效率优先”与垂直模型；就业市场初级岗位萎缩但催生“AI编排师”等新职业；产业深度融合；智能体革命实现主动执行；强调绿色与安全治理...

本文介绍如何利用Python和LangChain框架快速搭建AI智能体（Agent）。针对零基础开发者，文章拆解了Python脚本与智能体的核心区别，推荐3个热门入门场景（自动化办公、本地知识库、代码...