雨溪的小跟班

大模型的"幻觉"真相：为什么AI总爱一本正经地胡说八道 在人工智能的热潮中，大模型（LLM）被赋予了"无所不能"的光环。我们期待它能回答任何问题，但现实却常常让人失望

大家好，我是双越老师，也是 wangEditor 作者。本文将使用 langChain.js 开发一个简单的 AI Agent ，可使用自然语言查询天气。最后使用 langGraph 自定义流程。

Next.js 没有太多新概念，只要你会 React 和 HTTP 协议，你就能轻松入门 Next.js ，不需要你熟悉很多 Node.js 的知识。不信可以阅读完本文，如果没有理解上的障碍，就入门了

ChatGPT及相关LLM模型让我们共同见证了AI的历史性变革，很多人好奇，LLM和它们的运作方式究竟是怎样的？它们是如何被构建的？未来又将走向何方？本文对此进行了深入探讨。

我是开源富文本编辑器 wangEditor 作者 王福朋（前端双越老师）。目前暂无精力维护 wangEditor ，在这里做一个原因陈述。

最近 AI 很火爆，各种文章、视频介绍 AI 以及它的使用场景。我也观察了很久。 对于我们开发人员来说，AI 能做的就是提效。即通过 AI 工具的加持，提高开发效率，让你一个人当 N 个人用。

今年春天莫名冒出一个“前端已死”的话题，搞得同行们人人自危。 这个话题和当下的环境是分不开的，如果环境很好，工作好找，那这个话题也就不攻自破了，不会流传开来。

大家好，我是双越老师。本文介绍前端人员开发一个 AI Agent 需要哪些核心技能，包括 LLM 提示词工程 langChain RAG 。对于前端转行 AI 工程师是一个很好的参考。

本地运行 npm run dev，一切完美。推到服务器，瞬间崩溃。这就是 Node.js 开发者的日常——开发时真香，部署时真想砸电脑。 周五下午四点，产品说："这个版本今天必须上线，用户在等。"我看