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PetterHillWater
创建于2024-11-02
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基于大模型SSE的HTTP API接口测试与评估
裁判模型是专用于评估智能体输出质量的辅助模型,该模型在评测中充当裁判员的角色,对评测对象输出的生成结果进行质量评估,并根据评测规则对每一条回复进行打分。今天我们查看如何评测SSE的HTTP API接口
电商行业商品标题分词实践
词根是一个关键词里面最小的组合单位,不能再被进行任何拆分的一些属性词、名词等。所有关键词都是由词根组合而来的。 商品标题拆词词根算法是电商领域优化搜索流量, 我们讨论分词实现。
基于DeepSeek V3实现前端HTML5转换Vue.js工程实践
以下是基于DeepSeek v3 0324版本实现前端HTML5转换Vue.js工程实践 使用 Trae IDE编辑,之前Html是基于Readdy.ai生成,原始输入是UI设计图
基于LLM大模型的随机文章生成智能体
我们探索基于代码编程实现 我们当前是使用siiconflow的远程模块API, 采用Deepseek V3模型, 基于LLM生成图文并茂的文章
Automa-RPA实现京东商品自动搜索
Automa-RPA实现京东商品自动化搜索的意义,主要体现在效率提升、成本优化、数据驱动决策、用户体验升级以及业务灵活性增强五个方面, 今天我们实践下
基于LLM大模型的随机文章生成智能体
基于代码编程实现关键字的随机文章智能体。 我们当前是使用siiconflow的远程模块API, 采用Deepseek V3模型。本文对比了扣子空间生成结果,希望对大家有帮助。
扣子智能体websdk集成多会话模式
扣子智能体websdk集成默认PAT是不安全的,官方也推荐使用JWT认证,就涉及到服务端集成OAUTH认证。另一个是默认PAT集成,每个人打开同一个session对话,本文我们做改造
Trae开发工具中配置Qwen3-235B-A22B
Trae开发工具中配置Qwen3-235B-A22B介绍,后续版本可能会支持,文章借用用Cline配置Qwen3模型
EKO 智能体SDK架构介绍
EKO 智能体SDK架构的概述 EKO 智能体SDK(Eko框架)是由清华大学、复旦大学和斯坦福大学联合开发的智能体开发框架,旨在通过自然语言与简单代码快速构建“虚拟员工”,实现自动化任务执行。
N8N平台实现站点监控
n8n是一款基于Node.js的开源工作流自动化平台,由德国开发者Jan Oberhauser于2019年创立。其技术架构以微服务化设计为核心,通过可视化节点式工作流实现跨系统集成
DeepWiki分析Github开源项目
DeepWiki分析Github开源项目,同时也是值得学习, 同时行业中已经有开发项目,这个工具加快我们分析与学习开源项目。
LLM下生成SVG格式功能架构图
传统架构图需手动绘制或使用复杂工具(如Visio、Lucidchart),而LLM通过自然语言描述即可生成SVG,极大缩短设计周期,与文档编写时间。
TAPD中AI集成-需求辅助编写
TAPD在富文本编辑器 增加AI编写能力,我们实践了生成用例图 与masterGo配合生成UI图,希望对大家有帮助。
基于Trae生成AIGC的书籍
基于Trae工具AI能力编写书籍,之前用基于其他LLM大模型已经生成数据大纲,我们主题是用LLM编写《JAVA多线程编程》。另一个Trae使用场景。
AI应用-百度地图类MCP体验
核心定义与协议基础 MCP协议由Anthropic发起,被称为“AI界的USB-C接口”,其核心是通过标准化接口实现AI模型与外部平台的无缝交互,在地图领域高德、百度地图服务构建AI应用。
基于ChatGLM沉思模型实现商品搜索
ChatGLM-沉思版是由智谱AI于2025年4月推出的新一代智能体,我们基于它实现商品多条件搜索尝试,观察其推理过程。
基于Cline MCP实践FireCrawl
FireCrawl MCP是一款基于MCP协议的企业级网页爬虫服务器,由Mendable.ai开发,专为高级网页抓取设计。它整合了FireCrawl的网页抓取能力,今天我们在Cline中实践
Midscene与Qwen-VL模式小试UI自动化
Midscene.js是一款由字节跳动Web Infra团队开发的开源、基于AI技术的UI自动化工具,今天我们与Qwen-VL模式小试UI自动化。
基于LLM的业务流程图评审
产品经理绘制业务流程图,是梳理业务需求、明确业务逻辑、推动跨部门协作的核心工作之一。其核心是通过可视化方式,将复杂的业务场景拆解为清晰、有序的步骤。我们可基于LLM对流程图进行评审,提高效率。
AI辅助招聘面试STAR法则生成面试题
STAR法则常被用作面试官评估应聘者过去工作经历和能力的一种工具,能够帮助面试官系统地了解应聘者过去的工作经历,揭示他们面临挑战时的应对策略,以及所取得的工作成果,本文我们使用LLM来辅助生成面试问题
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