怕浪猫

最近在技术社区刷到一个帖子，话题很扎心： "为什么技术越厉害的人，反而越容易中年危机？" 这个问题的评论区炸了。有人吐槽35岁被优化，有人说技术越好越被困住，还有人说"代码...

一、技术发展脉络 图片生成经历了三代核心架构的演进： 时代 架构 核心思路 代表 第一代 VAE 压缩 → 再解压 早期图像生成 第二代 GAN 造假 vs 鉴假的对抗博弈...

最近，Openclaw 在圈内彻底炸了。 一个 AI Agent 产品，能自主完成简历筛选、数据分析、旅行规划等复杂任务，几乎不需要人类干预。Demo 视频里，它自己打开网...

在LangChain开发中，“能跑通”是基础，“跑的快、成本低”才是生产级应用的核心竞争力。无论是高频LLM调用、重复向量检索，还是批量文本处理，都会面临响应延迟高、API...

在LangChain开发中，“能跑通”只是基础，“能稳定跑”才是生产级应用的核心要求。无论是LLM API调用超时、Token超限，还是恶意的提示注入攻击，任何一个小错误都...

在LangChain开发中，“黑盒问题”是很多开发者的痛点——链（Chain）、代理（Agent）、工具（Tool）的执行过程不透明，出现问题难以定位，生产环境中无法监控性...

今天早上刷朋友圈，看到一个做了8年Java开发的朋友在抱怨："学了大半年AI，看了Transformer原理、PyTorch源码，还跑了几个模型，结果面试还是被刷。" 这让...

前言：为什么我要写这篇文章 前两天和一个在高校和企业都面试过不少候选人的"面试官老炮"聊天，他听过太多候选人抱怨面试内容脱离实际、工作用不到。也听过面试官抱怨候选人只会背题...

在前一章中，我们学习了 LangChain Agent 的基础用法——通过 initialize_agent 快速创建智能体，实现简单的多步骤推理与工具调用。但在复杂业务场...

在前一章中，我们掌握了「工具（Tools）」的开发与调用，但这种调用更偏向于“单任务执行”——用户明确指令调用某个工具，程序被动执行。而在复杂的业务场景中，用户的需求往往是...

在前几章中，我们搭建的RAG系统、对话链，核心能力局限于“基于已有数据生成回答”——无法获取实时信息（如当前天气、股票价格），无法执行计算操作（如行程时间、金额换算），也无...

在之前的章节中，我们搭建的RAG系统、问答链，都有一个明显的局限——模型无法记住对话历史。比如用户先问“公司2023年总营收是多少”，再问“它同比增长了多少”，模型会因为没...

本章将从 RAG 核心原理出发，手把手教你用 LangChain 快速搭建问答系统、自定义检索逻辑、优化检索效果，最后通过实战构建基于公司年报的智能问答机器人，所有代码简短...

上一章我们学会了如何生成文本的向量嵌入，而向量嵌入的核心用途——语义检索，离不开向量数据库的支撑。向量数据库是专门用于存储、管理、检索高维向量的工具，能高效计算向量间的相似...

当 AI 的核心技术暴露在阳光下，我们看到了什么？ 引言：一场虚拟的「泄漏」引发的思考 2025年3月，一则关于 Claude Code 源代码泄漏 的消息在技术圈引发热议...

在LangChain生态中，向量嵌入（Embedding）是实现“语义检索”的核心基石——无论是RAG（检索增强生成）、智能问答，还是文本聚类，都离不开它将文本转化为机器可...

在LangChain开发中，我们常常需要处理外部文档——比如PDF格式的公司制度、Word格式的报告、HTML网页内容、Markdown文档等，再结合大模型实现问答、总结、...

在前两章中，我们分别掌握了Prompt Templates（提示模板）和OutputParser（输出解析）——通过提示模板标准化模型输入，通过输出解析器将模型输出转换为结...

上一章我们掌握了Prompt Templates（提示模板），学会了如何构建可复用、标准化的提示，让模型理解任务要求。但在实际开发中，仅让模型返回自然语言是不够的——我们常...

上一章我们掌握了LangChain的核心抽象——Models与Messages，学会了如何调用不同类型的模型、管理对话消息。而提示工程（Prompt Engineering...