moonless

🟡 一：任务分解与LangChain思想 理解用户需求，分解任务。 灌输LangChain的核心思想，明确为何用它。 搭建框架基础，准备工具集。 🔘 步骤1：理解与分解用户需求 你的任务是：“把202

🟡扩散模型 vs 自回归模型 🔘生成逻辑：从"线性雕刻"到"全局雕塑" 自回归模型：像陶艺师傅用拉坯机逐层盘绕泥土制作花瓶——必须从底部开始，每层高度依赖前一层的结果。例如生成句子"春天来了，花儿开了

🟡 Ollma出现之前 对于大多数开发者和企业而言，将这些强大的LLM集成到实际应用中，并非易事。横亘在理论与实践之间的，是一道复杂的“部署鸿沟”。因为传统的LLM部署，通常需要深入理解深度学习框架（

🟡Agent Agent 是一个基于大语言模型（LLM）的任务执行系统，能够根据用户输入完成推理、工具调用、记忆管理等任务。具备推理、工具调用、记忆、等能力。 既然是基于自然语言分析后进行某些行动(L

🟡时间复杂度 时间复杂度用来描述算法运行时间随输入规模增加而增加的速度。按照快慢排序常见的时间复杂度： 脑子秒想：O(1)：常数，算法的执行时间是固定的，与输入规模无关，例如直接访问数组中的某个元素。

一、传统Token限制的本质困境 直接粘贴就是全量处理输入的每一个token，确保信息完整，但受限于上下文窗口（通常4k-32k tokens），无法扩展到更大规模。 当您将一段3000个tokens

Runnable 是啥？ Runnable 是 LangChain 的基类（langchain_core.runnables.Runnable），规定所有“可执行”对象的标准。让 LangChain

🟡 LangChain 高频用法 🔘语言模型调用（LLM）：让 AI 开口说话 假设你要做一个问答助手，用户问“你好”，AI 得回答“こんにちは”。这需要调用外部 LLM，比如 OpenAI 的 GP

在低代码 AI 平台中，Dify 和 Coze 是两个备受关注的工具。它们都旨在降低 AI 应用开发的技术门槛，但在设计理念、核心功能和适用场景上存在显著差异。以下将详细解析 Dify 的核心概念、使