AI智能体从入门到实践

ModelScope是由阿里巴巴达摩院推出的AI模型托管与服务平台，被称作AI模型的Github。它汇集了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的数千个高质量预训练模型，大幅降低了AI应用开发门槛。

本文介绍了大语言模型(LLM)的Function Calling功能，它解决了LLM只能说不能做的局限性。Function Calling允许LLM通过结构化JSON请求调用外部函数实现实际业务操作.

本文介绍了使用Trae编辑器结合Qwen-Turbo大模型快速构建智能问答系统的过程。通过AI编程工具自动生成前后端代码，实现了一个具备Web界面的聊天助手系统。

本文介绍了Python数据分析库Pandas的核心功能，包括Series、DataFrame等数据结构的基本操作。重点讲解了数据查看、筛选、缺失值处理、分组聚合、排序和转置等常用方法，以及文件读写操作

本文介绍了三款AI编程工具：Cursor、CodeBuddy和Trae。Cursor是基于VSCode的AI原生编辑器，功能全面但收费较高；CodeBuddy是腾讯开发的轻量级插件，适合快速开发且支持

Prompt（提示词）是与AI大模型交互的核心指令，通过精准表达用户需求引导模型生成预期结果。其核心原理是激活模型相关知识，明确任务、提供上下文与约束条件。

本文详细介绍了如何本地化部署DeepSeek大模型并使用FastAPI封装接口。首先指导Ollama的安装与路径迁移，包括环境变量配置；其次演示了通过Ollama下载和运行deepseek-r1

在人工智能领域，相比早期的NLP，近期大模型如雨后春笋般不断涌现，体现了时代的发展和科技的进步，以及众多获益者的深度追求，使得大模型展现出了卓越的性能和广泛的应用前景。