计算机杂谈

最近有个非常火的项目，利用大模型Agent驱动浏览器完成各种操作，如网页搜索、爬虫分析、机票酒店预定、股票监控等，号称全面替代所有在浏览器上的操作，试用方式还是比较简单的，以下将进行简单介绍。

笔者最近在对比浏览各种大模型性能时，发现不少机构发布的大模型成绩不是那么详细。排行榜仅存在数据集和分数，对于大多数人来说，可能就看个分数高低就忽略了。因此，本文整理了一些常见的评测数据集和指标说明

该工具包基于LangGraph、FastAPI和Streamlit构建，提供了构建和运行大模型Agent的最小原子能力，包含LangGraph代理、FastAPI服务、用于与服务交互的客户端

各大云服务厂商先后推出DeepSeek API服务，不少国产芯片企业也纷纷宣布完成模型适配工作，基于DeepSeek也催生出许多应用层面的产品

对话模型是专门用于问答交互的语言模型，符合人类的聊天方式，返回的内容可能仅仅只是一个简短的答案，一般模型名称后面会带有「chat」字样。

日常工作中经常需要浏览各种Github项目或者一些网页，逐字逐句看总觉得不够效率，如果在每次打开一个新的页面时就能够掌握大概的内容，然后再决定是否深入阅读就方便多了。

GitHub Copilot在12月宣布免费订阅，不再限制学生和开源项目的维护者了，对于习惯白嫖的开发者来说无疑多了一个选择。

LangGraph 是LangChainAI开发的一个工具库，用于创建代理和多代理智能体工作流。它提供了以下核心优势：周期、可控性和持久性，对于Agent智能体开发者来说无疑减少了许多工作量。

LightRAG是港大Data Lab提出一种基于知识图谱结构的RAG方案，相比GraphRAG具有更快更经济的特点。

pgvector是一款开源的向量搜索引擎，除了具备所有Postgres数据库的特性外，最主要的特点是能在Postgres数据库存储和检索向量数据，支持向量的精确检索和模糊检索。

无论是可编辑的PDF还是扫描版的PDF，都能非常好的区分出版面中不同类型的部分，而且最终的结果是以Markdown的格式保存的，可以很容易把不同章节、不同自然段按需进行切分。

去年年中从互联网离职了，而前段时间新的公司刚过试用期，感觉有必要回顾一下2023年的经历，整理一下自己的思路和未来的方向。

在fastapi中，可以使用后台任务（Background Tasks）来异步执行一些耗时的操作，而无需等待其完成。后台任务非常适用于需要进行一些异步处理的场景，例如发送电子邮件、处理图像等