LLM

前端开发与LangChain深度集成指南

前端开发与LangChain深度集成指南一、架构设计模式前端应用APIGatewayLangChain服务层LLM接口向量数据库工具链集成二、核心集成方案智能表单增强//自动填写增强（React示例）import
小赖同学啊·2025-05-27 13:35

目前主流 AI 大模型全面对比 ，哪个才是最强王者？

自2022年末以来，以GPT系列为代表的大语言模型（LLM）展现出惊人的能力，迅速点燃了全球范围内的科技热潮。
不讲究，好好学习·2025-05-27 09:40

LLM驱动下的软件工程再造：驾驭调试、测试与工程化管理的智能新范式

摘要：大语言模型（LLM）驱动的软件开发正以前所未有的力量重塑整个行业，从以人为中心的编码模式迅速转向意图驱动和AI编排的智能生成。
由数入道·2025-05-27 04:39

Cangjie Magic 智能体规划引擎架构与优势解析

引言：开源智能体开发的新范式在大语言模型（LLM）驱动的智能体应用迅速发展的2025年，如何高效构建和管理复杂AI智能体成为技术热点。
会飞的Anthony·2025-05-26 20:25

MLA：Transformer的智能变形金刚——解密多头潜在注意力的进化密码

第一章MLA的进化之路：从MHA到智能变形1.1变形金刚的诞生背景当LLM模型规模突破万亿参数量级时，传统Transformer的注意力机制开始显现"成长的烦恼"：训练阶段计算密集、推理阶段内存吃紧。
TGITCIC·2025-05-26 18:15

Scikit-LLM：大模型加持的scikit-learn

现在，令人兴奋的是，scikit-learn通过Scikit-LLM引入了LLM功能，从而进一步发展。
新缸中之脑·2025-05-26 13:18

【LangChain全栈开发指南】从LLM应用到企业级AI助手构建

目录前言️技术背景与价值当前技术痛点️解决方案概述目标读者说明一、技术原理剖析核心架构图解核心组件功能⚖️技术选型对比️二、实战演示⚙️环境配置要求核心代码实现案例1：基础对话链案例2：检索增强生成（RAG）案例3：带记忆的对话代理✅运行结果验证⚡三、性能对比测试方法论量化数据对比结果分析四、最佳实践✅推荐方案❌常见错误调试技巧五、应用场景扩展适用领域创新应用方向生态工具链✨结语⚠️技术局限性未来
满怀1015·2025-05-26 01:02

[Dify] 在Dify中优雅处理本地部署LLM的Token超限问题

随着大语言模型（LLM）在本地部署中的广泛应用，开发者在使用平台如Dify构建AI应用时，常常会面临一个棘手的问题——输入文本过长导致Token超限。
技术小甜甜·2025-05-25 18:43

LangChain01-核心原理与链式工作流

LangChain核心原理与链式工作流实战1.LangChain概述1.1LangChain的定义与定位LangChain是一个专为大型语言模型（LLM）设计的开发框架，其核心目标是将LLM的能力封装为可组合
江畔柳前堤·2025-05-25 18:43

Craw4AI：LLM友好的网页爬虫

GitHub：https://github.com/unclecode/crawl4ai更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AICrawl4AI旨在让网页爬取和数据提取变得简单而高效。无论构建复杂的AI应用程序还是增强大语言模型，Crawl4AI都能提供简化工作流程所需的工具。凭借完全的异步支持，Crawl4AI可确保爬取任务快速、可靠且可扩展。主要功能
小众AI·2025-05-25 18:38

fastmcp: 更好用的 MCP Python 框架

开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI用于构建MCP（ModelContextProtocol）服务器和客户端的Python框架，帮助开发者以更快速、简洁的方式向LLM
小众AI·2025-05-25 17:36

复旦：评估LLM作为教师模型的能力

标题：Teach2Eval:AnIndirectEvaluationMethodforLLMbyJudgingHowItTeaches来源：arXiv,2505.12259摘要大型语言模型（LLM）的最新进展已经超过了有效评估方法的发展
大模型任我行·2025-05-25 12:37

Java SolonMCP 实现 MCP 实践全解析：SSE 与 STDIO 通信模式详解

MCP提供了一套规范化的接口，使大语言模型（LLM）能够更便捷地与各类外部工具和资源进行交互。
powerelectricdog·2025-05-25 12:07

异步处理与事件驱动中的模型调用链设计

异步处理与事件驱动中的模型调用链设计在现代AI系统中，尤其是在引入了大模型（如LLM）或多步骤生成流程的业务场景中，传统的同步调用模型已越来越难以应对延迟波动、资源竞争和流程耦合等问题。
大数据张老师·2025-05-25 12:34

AI工业4.0时代：SpringBoot项目接入DeepSeek AI 实践

先来简单了解一下DeepSeekDeepSeek是一家专注于开发先进大语言模型（LLM）及相关技术的人工智能公司，由国内知名量化资管公司幻方量化于2023年7月创立。
Pz_z·2025-05-25 12:32

AI“高情商”奥秘，LLM多轮情感对话新突破！

❝一句话概括，论文教你如何把ChatGPT调教成PUA大师：用强化学习给安慰话术标价，让每个’多喝热水’都经过长期回报精算第一阶段：识别核心概念论文的motivation分析情感支持对话（EmotionalSupportConversation，简称ESC）旨在通过有效的对话来缓解个体的情绪困扰。然而，当前的大语言模型（LLMs）在处理这类对话时，往往侧重于单轮回复的即时效果，缺乏对多轮对话的长期
Python_金钱豹·2025-05-25 06:23

LLM多轮对话效果优化之道

写在前面大型语言模型(LLM)已经展现出惊人的单轮问答和文本生成能力。然而，在现实世界的许多应用场景中，我们更需要AI能够进行流畅、连贯、有深度、且能真正解决问题的多轮对话。
kakaZhui·2025-05-25 04:13

探索Claude 4.0新纪元：国内用户Claude镜像站使用教程与深度解析ClaudeAI

人工智能（AI）的浪潮正以惊人的速度重塑着我们的世界，大型语言模型（LLM）在其中扮演着核心驱动角色。
Talk_AI_Tnt·2025-05-25 02:56

【LLM大模型】LangChain进阶之Prompts介绍

01Prompt介绍在大模型工程中，“Prompt”（提示）扮演着核心角色，它是与大型语言模型交互时使用的输入文本，旨在引导模型产生预期的响应或执行特定任务。Prompt不仅是与大模型沟通的桥梁，也是发挥大模型效能的关键工具，其设计和优化是大模型工程实践中不可或缺的一环。1.1我们为什么需要Prompt，或者说大模型为什么需要Prompt？Prompt是一种精心设计的输入信息，可以是问题、指令、描
LLM教程·2025-05-24 17:04

把AI装进你的terminal终端：Auto-Coder终极编程助手体验

Auto-Coder是一个基于终端（terminal）的、利用大语言模型（LLM，比如GPT或类似模型）为开发者进行代码补全、解释和重构的AI辅助编程工具。
skywalk8163·2025-05-24 15:21

我对Auto-Coder说：Kotti这个项目使用的依赖库比较老，有些有安全隐患，请帮我根据下面的安全检测信息，升级相关依赖库，并更新Kotti项目里面的相关代码。

Auto-Coder是一个基于终端（terminal）的、利用大语言模型（LLM，比如GPT或类似模型）为开发者进行代码补全、解释和重构的AI辅助编程工具。
skywalk8163·2025-05-24 15:51

基于 SGLang 部署 Qwen2.5 7B 模型

1.SGLang框架介绍SGLang旨在解决LLM服务中的核心挑战：高延迟：LLM推理通常需要较长的计算时间，导致响应延迟高。低吞吐量：由于计算资源有限，LLM服务难以同时处理大量请求。
kakaZhui·2025-05-24 14:09

sglang是如何运行？

SGLang（StructuredGenerationLanguage）是一个通过联合设计后端运行时系统与前端语言来提升大型语言模型（LLM）推理效率的开源框架。
几道之旅·2025-05-24 13:37

【Python】unstructured 库：处理和预处理非结构化数据（如 PDF、Word 文档、HTML、图片等），转换为结构化格式

unstructured是一个Python开源库，设计用于处理和预处理非结构化数据（如PDF、Word文档、HTML、图片等），将其转换为结构化格式，方便下游机器学习（ML）或大语言模型（LLM）任务。
彬彬侠·2025-05-24 12:59

MCP入门介绍

MCP，全称是“模型通信协议”，它正在改变我们与大模型（LLM）的互动方式，让应用程序和模型之间的沟通变得更流畅、更简单！MCP的魔力何在？
AI航海家(Ethan)·2025-05-24 12:26

NVIDIA 实现通义千问 Qwen3 的生产级应用集成和部署【2025年 5月 2日】

阿里巴巴近期发布了其开源的混合推理大语言模型（LLM）通义千问Qwen3，此次Qwen3开源模型系列包含两款混合专家模型(MoE)235B-A22B（总参数2,350亿，激活参数220亿）和30B-A3B
u013250861·2025-05-24 05:39

LLM推理加速技术如何迁移到传统 Transformer 模型（ASR）

写在前面Transformer模型，自其诞生以来，便以其强大的并行处理能力和对长距离依赖的卓越捕捉，彻底改变了自然语言处理乃至整个人工智能领域的格局。从BERT、GPT到各种特定任务的变体，Transformer的身影无处不在。Paraformer，作为非自回归端到端自动语音识别（ASR）领域的优秀代表，同样也构建在其坚实的Transformer（或Conformer）基础之上。然而，随着模型规模
kakaZhui·2025-05-24 05:04

【Text2SQL 论文】CodeS：Text2SQL 领域的开源语言模型

TowardsBuildingOpen-sourceLanguageModelsforText-to-SQL⭐⭐⭐⭐arXiv:2402.16347,SIGMOD2024人大Code:CodeS|GitHub一、论文速读本文提出一个开源的专门用于Text2SQL任务的LLM
yubinCloud·2025-05-24 03:22

产品经理AI对话（一）：了解大语言模型

本文为此系列引言，主要为各技术点的要点汇总，旨在普及基础技术知识点不含产品观点，对LLM了解的可跳过。一、什么是大语言模型（LLM）顾名思义，大语言模型的特点是规模庞大，可能拥有十亿以上的参数。
Langchain·2025-05-23 19:03

Spring AI 1.0 GA 正式发布

**增强型LLM（大语言模型）**2.**MCP协议支持**3.**RAG（检索增强生成）**4.**评估与监控**5.
engchina·2025-05-23 18:53

AI时代作为韩国人的我的思考

大语言模型（LLM）在中国的情况我不太清楚，但像我这样的韩国人，它正在成为一项核心技术。我是一名独立游戏开发者，主要从事外包和自由职业工作。
Dongwoo Jeong·2025-05-23 18:18

Dify+RAGFlow企业级智能知识库：PDF表格秒变结构化数据，检索精准度大幅提升！

AVX指令集）内存≥16GB磁盘≥50GB（用于存储向量索引）GPU非必需但可加速处理（推荐NVIDIAT4以上）软件架构：用户端→Dify应用层（工作流编排）→RAGFlow引擎（文档解析/检索）→本地LLM
AI大模型-王哥·2025-05-23 15:26

基于WebRTC的实时语音对话系统：从语音识别到AI回复

本文将深入探讨一个基于WebRTC技术的实时语音对话系统，该系统集成了语音识别(ASR)、大语言模型(LLM)和语音合成(TTS)技术，实现了完整的语音到语音的交互体验。
今天也想MK代码·2025-05-23 11:04

LLM大模型多轮对话解决方案

当前，大模型对话能力虽然还不是很强大，但确实具有巨大的应用潜力有待发掘。实际应用中，自由对话有一定的应用场景，但更多是是为特定目标而进行的多轮对话，在众多行业领域都有广泛的应用前景。这里提出一些自己的见解和解决方案，欢迎交流探讨。一、参数模板问答适用于有明确意图，但是需要逐步提供反馈的场景，通过多轮对话进行信息补全后进行最终回答。如：订机票订酒店、脚本代码生成、智能问卷、智能考试等。执行步骤：参数
断问天·2025-05-23 07:05

LlamaIndex 项目安装和配置指南

https://gitcode.com/gh_mirrors/lla/llama_index1.项目基础介绍和主要编程语言项目基础介绍LlamaIndex（原名GPTIndex）是一个用于构建大型语言模型（LLM
冯伊沙Giles·2025-05-23 03:37

提示词字数/Token控制策略与技巧

本文旨在深度剖析大型语言模型（LLM）交互中至关重要的提示词字数与Token控制策略。
由数入道·2025-05-23 01:55

LLM架构实战：用 LangChain 和 LangGraph 打造多智能体研究助手（含代码）

大语言模型（LLM）的应用越来越广泛，从智能客服到内容创作，从数据分析到研究辅助，LLM正逐渐改变着人们获取信息和解决问题的方式。
大模型之路·2025-05-23 01:54

使用Neo4j与向量检索系统集成的LLM应用开发指南

##技术背景介绍在现代应用中，结合知识图谱和大型语言模型（LLM）的技术逐渐成为趋势。Neo4j作为一个强大的图数据库，能够在存储用户对话历史、进行图分析等方面发挥重要作用。
dgay_hua·2025-05-22 22:07

大语言模型与人工智能：技术演进、生态重构与未来挑战

目录技术演进：从专用AI到通用智能的跃迁核心能力：LLM如何重构AI技术栈应用场景：垂直领域的技术革命生态关系：LLM与AI技术矩阵的协同演进挑战局限：智能天花板与伦理困境未来趋势：从语言理解到世界模型
一休哥助手·2025-05-22 19:23

Transformer与LLM

\subsection{Transformer与LLM}\paragraph{引言}在人工智能（AI）领域，自然语言处理（NLP）近年来取得了突破性进展，很大程度上得益于Transformer模型的出现
qq_58768836·2025-05-22 17:11

基于Browser Use + Playwright 实现AI Agent操作Web UI自动化

BrowserUse是什么BrowserUse是一个开源项目官网：BrowserUse-EnableAItocontrolyourbrowser，专为大语言模型（LLM）设计的只能浏览器工具，能够让AI
fantasy_4·2025-05-22 12:13

LLM三角原则解析：简化大模型应用开发的秘籍

先前我们聊到了《从零开始构建大模型(LLM)应用》，不少朋友偷偷问我：“什么是LLM的三角原则？”今天就给大家仔细讲讲构建LLM应用的三角原则。
大模型入门学习·2025-05-22 12:12

初始LLM

LLM是什么？从字面意思来讲，LLM是LargeLanguageModel这三个单词的首字母缩写，意为大语言模型。
凢en·2025-05-22 11:03

【LLM应用开发】一文搞懂：LLM应用核心之向量数据库和向量查询

一、前言向量数据库和向量查询是大语言模型（LLM）应用的核心之一。二、什么是向量数据库？
在努力的韩小豪·2025-05-22 10:26

使用 LlamaIndex 构建 RAG 应用程序

像ChatGPT和Llama这样的大型语言模型(LLM)擅长解答问题，但受限于它们所训练的知识。它们无法访问私人数据，也无法学习超出训练范围的知识。所以，关键在于……我们如何扩展它们的知识？
爱分享的小明·2025-05-22 10:26

[低代码 + AI] 明道云与 Dify 的三种融合实践方式详解

明道云作为一款成熟的低代码平台，Dify则是一个支持自定义工作流的开源LLM应用框架。两者结合，可以实现灵活、高效的智能化业务处理。
技术小甜甜·2025-05-22 07:30

SGLang和vllm比有什么优势？

解决方案：SGLang和vLLM都是在大语言模型（LLM）推理和部署领域的开源项目或框架，它们各自有不同的设计目标和优势。下面我综合目前公开信息，详细对比两者的特点和优势。
玩人工智能的辣条哥·2025-05-22 05:21

Nvidia通过自研LLM压缩技术爆炸式提升模型性能

Llama-3.1-Nemotron-Nano-4B-v1.1是一个大型语言模型（LLM），它是nvidia/Llama-3.1-Minitron-4B-Width-Base的衍生版本，而后者是通过我们的
吴脑的键客·2025-05-22 04:46

大模型应用技术系列(三): 深入理解大模型应用中的Cache：GPTCache

本文将主要聚焦于技术栈中应用层和底层基座之间中间件层的缓存（个人定位），以开源项目GPTCache（LLM的语义缓存）为例，深入讲解这部分缓存的结构和关键实现。
风生水气·2025-05-22 01:51

【RAG技术解析：大语言模型的私有化知识增强方案】

需先将财报数据文档向量化存入数据库，RAG技术从你的私有数据中检索到相关的信息，然后将这些信息交给LLM处理，生成最终结果。二
纸团团长励志要成长·2025-05-21 20:51
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