大模型应用

本文将深入探讨两个强大的工具——Anthropic 的大型语言模型 Claude 和自动化平台 n8n，通过巧妙协作，构建高效、智能的 AI 自动化解决方案。

本文将深入探讨LangGraph的核心概念、优势以及如何在实际项目中运用它来构建高效、适应性强的AI应用，将结合最新的技术实践，呈现一个全面而实用的LangGraph指南.

本文将从面向中国读者的视角出发，结合实际操作经验，详细讲解如何利用内网穿透技术，以极低的成本和简化的步骤，实现DeerFlow的公网访问，助你轻松驾驭DeerFlow，开启大模型探索之旅。

字节跳动开源的 DeerFlow 是一个集成多智能体、支持端到端自动化的研究框架，让语言模型不再孤军奋战。

n8n 作为开源自动化平台，正成为连接大语言模型与现实业务流程的关键桥梁。从信息抓取、知识问答，到流程调度、智能决策，n8n 让 AI 真正“动”起来，成为具备行动能力的智能体。

今天，我们将深入探讨 Langfuse，一个开源的 LLM 工程平台，它如何帮助我们解决这些痛点，并构建更健壮、高效且可解释的 AI 系统。

LangSmith 作为 LangChain 团队推出的一款专业工具，为开发者提供了从开发到生产的全流程支持。

多智能体（Multi-Agent）系统正在成为 AI 应用的新趋势。Google 提出的 Agent-to-Agent (A2A) 协议为不同 AI 代理间的协作提供了标准化通信方案。

MCP是由 Anthropic 在 2024 年发布的开放标准协议，旨在为 AI 应用提供一种“USB-C 接口”式的通用连接方案。

作为一个开源平台，Ollama 允许用户在本地机器上轻松设置和运行 LLM，简化了整个流程，使得本地部署语言模型变得更加可行和高效。

本文将带您走进一个由LlamaIndex驱动的奇妙世界，探索如何将静态的PDF文档转化为动态的知识图谱，让数据不仅仅是数据，而是能够讲述故事、揭示联系的活生生的实体。

Meta 的 Llama 3.1，携带着 4050 亿个参数的庞大身躯，以其卓越的准确性、速度和多模态能力，正引领我们进入一个全新的 AI 时代。

随着数据量的爆炸式增长，如何快速精准地从海量文档中检索出有价值的信息成为一个巨大的挑战。本文将带您走进Pinecone向量数据库的世界，结合RAG模型，实现对自定义文档的高效查询。

Coze 通过极具革命性的可视化编程方式，使人人人都能像搭建乐高积木一样轻松便捷地开发 AI 应用，直接在拖拽连接的节点中定制你的 AI 流程。本文将一步步带您掌握 Coze 工作流的基础用法。

DeepSpeed的诞生优化了深度学习模型的训练和推理过程，更以创新的四大支柱技术，为AI的未来铺平了道路。本文深入探讨DeepSpeed如何重新定义深度学习的可能性，以及它对整个AI行业的深远影响。

Llama 3以其卓越的语言理解和生成能力，为开发者和普通用户带来了前所未有的体验。本文将为您提供Llama 3的全面概览，从其架构、性能到未来的发展方向，让您一文了解这一革命性大语言模型的所有要点。

Grok-1 是一个拥有3140亿参数的专家混合模型，本文深入探讨 Grok-1 的技术复杂性、训练方法、安装部署、未来工作等内容，揭示了它在大模型革命中的地位。

随着大型语言模型热度的不断升温，越来越多的开发者和企业投身于基于这些大模型的应用程序开发中。本文将探讨 RAG 和微调在各个维度之间的微妙差别，发掘它们的适用场景。

在这篇文章中，将探讨如何利用 Retrieval-Augmented Generation（RAG）技术，结合 MongoDB 数据库和 LangChain 框架，来构建一个先进的私人知识聊天机器人。

CoT可以解决 对LLM 进行微调，或者通过少量提示来教会 LLM 的局限性。在本文中将探讨 CoT 提示以及如何应用 CoT 提示提升 LLM 的业务表现能力。