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桜吹雪
创建于2023-12-05
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DeepSeekV3.2模型内置Agent体验
传统 Agent 的架构困境 所有大模型的 Agent 能力都面临一个根本性矛盾: Chain-of-Thought(CoT)推理模式: 能进行多步复杂推理,但推理过程是封闭的,无法中断去调用外部工
LangChain.js/DeepAgents可观测性
在 Generative AI 的热潮中,我们很容易用 LangChain 等框架快速搭建一个 Demo。然而,当我们将这些应用部署到生产环境时,噩梦往往随之而来
DeepAgents官方文档(一)
deepagents 是一个独立的库,专为构建能够处理复杂、多步骤任务的 agents 而设计它基于 LangGraph构建,灵感来源于Claude Code、Deep Research 等应用
手搓一个简易Agent
如果跟着我完成了前面的一些学习,相信你也对ai有一定程度的了解了,话不多说我们下一步继续学手搓一个简单的ReAct Agent!
LangGraph: 智能体架构
许多LLM(大型语言模型)应用程序在LLM调用之前和/或之后执行特定的步骤控制流。例如,RAG(检索增强生成)会检索与问题相关的文档,并将这些文档传递给LLM,以便为模型的回答提供依据。
MCP官方文档:架构概述
本文档对模型上下文协议(MCP)进行概述,涵盖其应用范围、核心概念,并通过示例展示每个核心概念。该部分阐述了MCP服务器如何向人工智能应用程序提供上下文信息。
用LangChain.js构建一个RAG应用(二)链式处理和智能体
在许多问答应用中,我们希望允许用户进行多轮对话,这意味着应用需要具备某种对历史问答的"记忆"能力,以及将这些信息融入当前思考的逻辑。本文将扩展实现以支持对话式交互和多轮检索流程。
LangChain.js学习笔记(三)函数调用
LangChain 中的工具抽象将 TypeScript 函数与定义函数名称、描述和输入的模式关联起来。工具可以传递给支持工具调用的聊天模型,允许模型请求执行具有特定输入的特定函数。
用LangChain.js构建一个RAG应用(一)
大型语言模型(LLM)最强大的应用之一就是复杂问答(Q&A)聊天机器人。这类应用能够基于特定源信息回答问题,其核心技术称为检索增强生成。
LangChain.js学习笔记(二)
上一篇讲了基本的调用LLM,还有简单或者灵活的去使用模板生成提示词,以及使用提示词+解析器实现结构化的输出,这一节介绍一下Loader、Embedding和搭建向量数据库,最后实现一个简单的RAG
LangChain.js学习笔记(一)
因为最近ai挺火的,所以学习了一下LangChain.js,这是我学习过程的笔记,内容和例子主要来自官方文档。
milvus部署踩坑笔记
最近在学RAG,学到Embedding部分,想搭建一个向量库去存数据,看了一圈网上以及问大佬,基本都是推荐milvus这个数据库,所以就开始想搭建一下玩玩
手把手教你在浏览器中处理流式传输(Event Stream/SSE)
还不会如何请求ai并处理流式输出吗?只需几步即可调通ai,并且掌握Event Stream/SSE的处理方式,这不来学一下吗!
我们首次使用纯Rust进行生产级RAG开发的旅程
在Rust中创建我们首个生产级RAG(检索增强生成)解决方案。在这篇文章中,我将详细阐述我们所采取的步骤、遇到的困难,以及Rust社区在这一领域的现状。
跟AI学习Rust知识:常用类型和trait
最近在跟着Rust语言圣经学Rust,但是学完之后根本记不住那么多类型,想重新回去记下笔记又发现很多类型分散在各章实在不好找。然后突然想到现在AI都这么强了,何不向AI这个好老师学习一下呢。
Transformers.js:Web 上的最新机器学习技术(2)
这里我们开始尝试实现语音转文本。对于我们第一个示例,只有几行代码,模仿OpenAi whisper在浏览器中实现自动语音识别。
Transformers.js:Web 上的最新机器学习技术(1)
本文介绍Hugging Face是如何将其AI生态系统引入到Web中的。通过transformers.js,您可以直接在浏览器中运行Hugging Face的Transfrmer模型。