同学小张

本文我们来系统看下实现大模型应用记忆的方法，包括短期记忆和长期记忆。还是以LangChain为例来进行实战。

现在市面上有很多的AI+搜索的应用或插件，一直想学习其背后的实现原理。今天咱们就学习一下，并且亲自动手实践，从0开始，搭建一个自己的AI搜索引擎。

假设有一组文档（PDF、Notion页面、客户问题等），你想要总结内容。可以利用大模型来帮你。今天来系统看下利用大模型来对文本进行总结的方法，以LangChain的使用为例。

本文来学习下如何将向量数据库持久化存储，并且如何在一个新的工程项目中使用上该向量数据库.......

本文我们盘点了目前为止我使用过的所有爬虫代码，分析了它们的实现方法。从专用爬虫，到大模型直接提取指定信息的通用爬虫探索，再到最终的利用 AI Agent 实现通用爬虫，逐步递进，总能让你收获点东西。

在服务端配置起爬虫的环境，于是想着装个 Playwright，但没想到遇到这么多坑.........

本文将探索自动化把URL列表所对应的网页打印成PDF文件的实现方法，内含完整代码，可直接运行使用，建议收藏备用。

如何优化这个过程，让我们的RAG程序在必要时才去检索，不必要时，直接使用大模型原有数据来回答呢？本文我们一起来学习下。本文我们将使用 LangChain 的 Agents 模块来将 Retriever

当大模型的返回文字非常多时，返回完整的结果会耗费比较长的时间。如果等待大模型形成完整的答案再展示给用户，明显会给用户不好的体验。所以，现在市面上大多数的AI应用，在给用户结果时，都是以流式输出的方式展