我爱吃主食

在 LangChain 的应用开发中，模型（Models） 和 提示词模板（Prompt Templates） 是最基础、最关键的组件。掌握它们，你就掌握了与大型语言模型高效交互的核心方法。

这只是 LangChain 世界里的“Hello World”。一旦你习惯了 `模型 → 模板 → 解析器 → 链` 这个模式，后面学 RAG（检索增强生成）、Agent（智能体）都会非常顺畅。

当AI能写代码时，我们的价值在哪里？我的答案是：用AI构建更好的AI应用。AI正在重塑开发的每一个角落，而langchain的作用，则是把大模型从“玩具”变成“工具”。

在 2024 年至 2025 年的技术浪潮中，大语言模型（LLM）的应用开发已经从“尝鲜”阶段迈向了“工程化”阶段。对于开发者而言，仅仅调用 fetch 接口获取模型回复是远远不够的。在构建复杂的生产

你是不是还在人工逐字阅读冗长的PRD文档？ 本文将为你揭示，如何用前端开发者最熟悉的JavaScript，突破这一限制，为你和你的AI助手打造一个“秒读”内部文档、自动提炼摘要的专属能力。

兄弟们，咱们的护城河越来越窄了😭 Gemini 3 的发布会，大家看了没？ 我是在被窝里看完的。看完之后，我直接失眠了。 以前我觉得 AI 写代码也就那样，写个 Todo List 还行，真要上业务逻

本文将带你进行一次 “深潜式”的源码级旅程，层层拆解一个 HTTP 请求在 Egg.js 内部的神秘冒险。你将彻底搞懂洋葱模型、egg.js、koa、中间件、路由层等概念与应用

前几天，我们团队CI/CD流水线挂了，一个新来的前端同事跑来问我：“老大，我本地pnpm build明明是好的，为什么一到CI就报错？” 我看了看日志，node-gyp编译失败。我问他：“你本地的No

一、RAG、MCP、Agent、Function Call分别是什么意思 1. 大语言模型（LLM）的“天赋缺陷” LLM（如GPT-4、Claude、Gemini）本质上是一个 「超级文本预测器」，