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AI应用开发
山海守门人
创建于2025-08-10
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介绍自己在AI应用开发过程中的一些内容。
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010.ConversationChain 一键记忆链:字幕版实现与暴躁助手实战
1. 为什么会出现 ConversationChain? 除自行构建带记忆的对话链之外,LangChain也为我们准备了现成可用的链,不需要手动 load_memory_variables 和 sav
009.LangChain 手动记忆全流程
1. 为什么需要记忆? 1.1. 大模型无状态 每次请求独立,不会主动记住上一轮内容。 典型翻车场景: 1.2. 解决思路 把历史对话当成消息列表的一部分塞给模型。 与小样本提示原理相同: 系统消息
008.LangChain 输出解析器
1. 为什么要学“输出解析器”? 没有解析器 有了解析器 AI 想回啥就回啥,格式千奇百怪 让 AI 先立规矩再说话 正则/字符串切割写到崩溃 一行代码直接拿到 Python 对象 线上崩了才发现格式
007.用 LangChain 构建 Few-Shot 对话示范
1. 小样本提示(Few-Shot Prompting)回顾 传统做法 模板化做法 手动拼 N 条示例 + 1 条用户提问 模板+变量,示例与用户提问一次生成 复制粘贴易出错、难维护 改一个列表即可增
006.LangChain Prompt Template
1. 为什么要用 Prompt Template? 手动拼字符串 Prompt Template 每次都要自己写一大段提示 模板 + 变量,一次写多次用 容易拼错、漏掉空格 结构清晰,可读可维护 难以
005.LangChain Model
1. 模型分类 类别 作用 输入 输出 LLM 文本补全 字符串 字符串 Chat Model 对话优化 消息列表 一条消息 DeepSeek 的 deepseek-chat 属于 Chat Mode
002.从0开始,实现第一个deepseek问答
1.先搞清楚我们要干啥 任务 通俗解释 让电脑问 AI 一个问题 就像你在网页上跟 ChatGPT 聊天一样 用 Python 问 不写网页,只用几行代码 AI 回答后把答案打印出来 运行程序后,终端
004.从 API 裸调到 LangChain
一、裸调大模型 API 的四大痛点 无记忆:两次请求之间互不认识,追问内容无法与之前的提问关联。 上下文窗口有限:500 页文档一次塞不下,超限即截断。 计算能力弱:数学题靠“猜下一个 token”,
003.最小案例:小红书文案、评价总结、翻译、分类
案例一:小红书文案 痛点:想发小红书,但标题憋 10 分钟也写不出。 思路:把「二极管标题法」+「emoji + 关键词」写进 system prompt,让 AI 自动生成。 xiaohongshu
jupyter notebook如何打开其他盘目录
问题描述 Jupyter Notebook 相信是我们学习 Python 避不开的一个工具。 当我们使用 pip install notebook 安装 Notebook 之后,使用命令 jupyte