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【Pioneer】
阿里巴巴于5月30日开源了WebAgent。我连续两天通过多种渠道（包括主动沟通）观察了相关领域人才对此的反应。
能敏锐捕捉到这一信息的人才本身就非常稀少，在有限的关注者中，约十分之八仅做了简单的“信息搬运”，剩下约十分之二虽展现出思考，但视角多为“旁观者”或“普通公民”层面的探讨。
真相往往见于关键细节处，如果说2023年是Agent在美国爆发的前夜，那么2025年就是中国Agent的萌芽阶段。
对于短期内需要交付Agent商业项目的企业来说，当前靠“选拔”现有人才是远远不够的，人才是根本瓶颈，是高成本的核心，更是难以逾越的壁垒。必须转变思路，进行有目的、有组织的“培育”。
阿里巴巴于5月30日开源了WebAgent。我连续两天通过多种渠道（包括主动沟通）观察了相关领域人才对此的反应。
能敏锐捕捉到这一信息的人才本身就非常稀少，在有限的关注者中，约十分之八仅做了简单的“信息搬运”，剩下约十分之二虽展现出思考，但视角多为“旁观者”或“普通公民”层面的探讨。
真相往往见于关键细节处，如果说2023年是Agent在美国爆发的前夜，那么2025年就是中国Agent的萌芽阶段。
对于短期内需要交付Agent商业项目的企业来说，当前靠“选拔”现有人才是远远不够的，人才是根本瓶颈，是高成本的核心，更是难以逾越的壁垒。必须转变思路，进行有目的、有组织的“培育”。
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AI Agent研发分享|15
LangChain文档切分数据集
【数据详情】
1.langchain.text_splitter模块的官方教程文档；
2.CharacterTextSplitter的82个实战代码示例；
3.RecursiveCharacterTextSplitter的53个实战代码示例。
【用途】
该数据集的主要作用是帮助开发者快速获得实现特定文档切分功能的代码模板。
该数据集设计为RAG的核心内容，开发者将其外挂给一个文档分析Agent，当开发者需要实现自定义的文档切分逻辑（如指定分块大小、重叠长度、分隔符优先级等）时，只需向该 Agent 用自然语言描述需求，Agent 会利用其RAG 能力，从知识库中精准检索相关的官方文档说明和匹配的代码示例，自动生成实现该自定义切分逻辑的、可直接使用的 LangChain Python 代码。开发者复制粘贴这段代码即可，省去了自己查阅文档和从头编写代码的麻烦。
————————
【数据集获取】
扫码进入「研值拉满」小程序，搜索以下任一关键词：
“文档切分”“langchain”“langchain.text_splitter”
LangChain文档切分数据集
【数据详情】
1.langchain.text_splitter模块的官方教程文档；
2.CharacterTextSplitter的82个实战代码示例；
3.RecursiveCharacterTextSplitter的53个实战代码示例。
【用途】
该数据集的主要作用是帮助开发者快速获得实现特定文档切分功能的代码模板。
该数据集设计为RAG的核心内容，开发者将其外挂给一个文档分析Agent，当开发者需要实现自定义的文档切分逻辑（如指定分块大小、重叠长度、分隔符优先级等）时，只需向该 Agent 用自然语言描述需求，Agent 会利用其RAG 能力，从知识库中精准检索相关的官方文档说明和匹配的代码示例，自动生成实现该自定义切分逻辑的、可直接使用的 LangChain Python 代码。开发者复制粘贴这段代码即可，省去了自己查阅文档和从头编写代码的麻烦。
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【数据集获取】
扫码进入「研值拉满」小程序，搜索以下任一关键词：
“文档切分”“langchain”“langchain.text_splitter”
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AI Agent研发分享|14
基于LangChain+SAP ERP+阿里云+通义千问的科创企业智能信贷Agent
验收标准
【数据整合模块】
实时数据同步延迟 < 1小时
非结构化数据清洗准确率 > 95%
【模型训练模块】
信用评分模型AUC值 > 0.85
专利价值评估误差率 < 10%
【动态授信模块】
授信调整响应时间 < 1分钟
按需放款逻辑覆盖90%业务场景
🔬技术验证
【PoC验证】
在小规模数据集上测试信用评分模型（如历史贷款违约数据），确保AUC达标
【压力测试】
模拟10万家企业并发请求，验证系统吞吐量（目标：1000 TPS）
基于LangChain+SAP ERP+阿里云+通义千问的科创企业智能信贷Agent
验收标准【数据整合模块】
实时数据同步延迟 < 1小时
非结构化数据清洗准确率 > 95%
【模型训练模块】
信用评分模型AUC值 > 0.85
专利价值评估误差率 < 10%
【动态授信模块】
授信调整响应时间 < 1分钟
按需放款逻辑覆盖90%业务场景
🔬技术验证
【PoC验证】
在小规模数据集上测试信用评分模型（如历史贷款违约数据），确保AUC达标
【压力测试】
模拟10万家企业并发请求，验证系统吞吐量（目标：1000 TPS）
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AI Agent 研发分享|13
LangChain中的文档切分方式
此处可申请关于✨智能切分✨的专利
案例数据📄
——————
中信银行的专利：基于大语言模型的智能文本切分
〖专利名称〗一种基于大语言模型的智能文本切分方法和系统
〖专利号〗CN119808778A
〖申请日期〗2024年12月
〖技术要点〗
-使用预训练大语言模型（如LLM）对文本进行语义分析，识别重要语义单元（如句子、段落）。
-根据语义边界切分文本，生成更贴合语境的文本片段。
-将切分后的文本转换为向量表示，用于语义匹配任务（如检索或生成）。
〖应用场景〗金融文本处理、智能客服、文档摘要等。
〖优势〗相比传统分词方法，显著提升分词结果的语义相关性。
LangChain中的文档切分方式
此处可申请关于✨智能切分✨的专利
案例数据📄
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中信银行的专利：基于大语言模型的智能文本切分
〖专利名称〗一种基于大语言模型的智能文本切分方法和系统
〖专利号〗CN119808778A
〖申请日期〗2024年12月
〖技术要点〗
-使用预训练大语言模型（如LLM）对文本进行语义分析，识别重要语义单元（如句子、段落）。
-根据语义边界切分文本，生成更贴合语境的文本片段。
-将切分后的文本转换为向量表示，用于语义匹配任务（如检索或生成）。
〖应用场景〗金融文本处理、智能客服、文档摘要等。
〖优势〗相比传统分词方法，显著提升分词结果的语义相关性。
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