文章列表-AI魔法学院

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LangChain 的问题所在

由 Harrison Chase 开发的 LangChain 是一个用于与 OpenAI 的 GPT API（后来扩展到更多模型）进行人工智能文本生成交互的 Python 和 JavaScript 库。

大模型大语言模型

AI Agent的数字化革命：超越文本，走向自主决策与交互

工具使用：AI Agent学会调用外部API以获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、访问专有信息源等。

生成式AI

MCP服务介绍及应用场景报告-来自Manus

例如，MCP服务器自己控制资源，不需要将API密钥等敏感信息提供给LLM提供商。

MCP 大模型

最新最全的开源中文大语言模型列表

通过医学知识图谱和GPT3.5 API构建了中文医学指令数据集，并在此基础上对LLaMA进行了指令微调，提高了LLaMA在医疗领域的问答效果。

大模型

高级 RAG 技术——图解概览

值得一提的是，LlamaIndex 还支持基于 OpenAI 智能体的聊天引擎，提供了更灵活的聊天模式，而 Langchain 也支持 OpenAI 的功能性 API。

RAG 检索图解

OpenAI的官方Prompt工程指南详解 - 看这一篇真的就够了

用多次跟API通讯的方式，同时隐藏模型的推理过程，来完成一次学生的辅导方案对话。

提示词 prompt

强！推荐一款自动化神器Autolt：不再重复工作！

WIKI中，提供了详细的帮助文档、使用教程，非常适用新手入门在编写自动化脚本时，AutoIt 提供了强大的功能，可以处理鼠标和键盘事件，注册热键，发送指定消息，操作窗口和控件，甚至可以调用 Windows API

Autolt 自动化

【万字长文】全球AI Agent大盘点，大语言模型创业一定要参考的60个AI智能体

该系统使用OpenAI和Pinecone API来创建、确定优先级和执行任务。

大语言模型

深度对比丨探索LLM（大模型）部署服务的七大框架差异

用法 o 离线批量推理 o o API服务器调用 o 核心特性 · 连续批处理- 迭代级调度

大模型

向量数据库失宠了？OpenAI 力捧检索增强生成（RAG）技术，对行业来说意味着什么？

再有，用户现在可以通过 API 向 OpenAI 发送其他文件，而且所能接收的上下文最多可达 128K token，相当于约 300 页的文本内容。

检索增强生成大语音模型

「长文」可能是目前最全的LangChain AI资源库之一

创建工具 [54]" 服务[55] •GPTCache[56]: 用于为LLM查询创建语义缓存的库 [57]•Gorilla[58]: LLM的API

工作

希音面试：SSE 底层原理是什么？快20年了，为何突然爆火？

5、原生浏览器 API：现代浏览器都原生支持 EventSource API，开发者无需引入额外的第三方库，即可轻松实现接收流式数据，减少了依赖和打包体积。

SSE 大模型

无显卡+纯本地跑Qwen1.5版模型！0基础闭眼部署指南！适用绝大部分开源模型！llama2+Mistral+Zephyr通杀！

但雄哥本地没有显卡，只能用CPU来跑，而且日后接API出来做知识图谱和RAG，小尺寸模型才是我的菜！

Qwen1.5 开源模型

RAGFlow：开源的RAG引擎，专注于深入的文档理解，支持处理各种复杂格式的非结构化数据

·直观的API，便于与商业系统无缝集成。

RAGFlow RAG 开源

Agent：OpenAI的下一步，亚马逊云科技站在第5层

§ Models，也就是我们熟悉的调用大模型API。

开源模型

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