大意了啊，生产就应该用vLLM部署大模型部署！
大型语言模型（LLMs）正在改变我们与技术的互动方式，从聊天机器人到代码助手，功能无所不包。但要高效运行这些模型可不是件小事，尤其是在需要速度、可扩展性和高吞吐量应用的稳定性时。如果你一直在用Oll
阅读全文告别低效对话：MCP 与 ACP/A2A 的 AI 聊天新思路
引言在之前我们聊过MCP革命的宏观话题，这篇文章咱们来聚焦一下，专门对比一下 Model Context Protocol (MCP) 和 Agent Communication Protocol
阅读全文Qwen-Image真的强到离谱！
每个月总有人跳出来说“开源DALL·E杀手”来了，但大多一问到在广告牌上写字，或在街头横幅上放一句话，就歇菜了。它们要么对不齐，要么文字渲染拉胯，要么布局乱七八糟。风格好看还是结构靠谱，总是二选一，
阅读全文从零开始做一个语义搜索引擎：基于LangChain与Qdrant的实战指南
在 AI 应用中，检索增强生成（RAG） 已成为提升大模型能力的核心手段。在进入 RAG 正式搭建之前，我们先来学一个基础但超有用的技能：语义搜索。与传统的关键词匹配不同，语义搜索会根据“意思”而不是
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在 AI 越来越普及的今天，聊天机器人（Chatbot）已经能解决很多问题，但我们都知道，它们并非万能。有时，问题复杂到 AI 无法给出可靠答案；有时，出于安全和合规考虑，我们希望在机器人执行操作前，
阅读全文超百幅高清彩图，从根本上搞懂DeepSeek的原理！
还记得 2025 年春节，DeepSeek 刚刚亮相时的场景吗？那一刻，它不仅刷新了国产开源大模型的上限，也让全球 AI 技术圈震动。很多朋友可能每天都在用 DeepSeek 或类似产品，但面对一些核
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用 LangGraph 打造智能客服机器人：从零到进阶想做一个能聊天、能搜索、还能记住你话的智能机器人？今天我们用 LangChain + LangGraph 来实战一个客服机器人，功能一路进化！第一
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OpenAI 正式发布 GPT-5 了。公司称这是一个统一的系统，能自己决定回答问题前需要思考多久。Sam Altman 说，GPT-5 就像是你可以“向一个真正的专家、博士级别的专家提问任何问题”
阅读全文混合智能体（MoA）框架：通过多智能体协作提升大语言模型性能
混合智能体（Mixture-of-Agents, MoA）框架正在重新定义我们如何将大语言模型（LLM）推向更高的准确性、推理深度和可靠性水平——而无需承担扩展单一巨型模型所带来的高昂成本。MoA 并
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在当前的 AI 进化阶段，任何参数量少于 10 亿的模型都可以称为小型语言模型（Small Language Model）。回顾过去，像 GPT-3 这样的模型有大约 1750 亿个参数，而据说 G
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LangGraph 是一个用于构建具有状态的、多角色的 LLM 应用程序的库，用于创建 Agent 和 Multi-Agent Workflow。LangGraph 与 LangChain 的区别与联
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在这一节中，我们将学习一个重要但理论性较强的概念——类型注解（Type Annotation）。一、字典（Dictionary）我们先从 Python 中的字典讲起。你可能已经很熟悉它们了。比如：mo
阅读全文Anthropic带来划时代突破！宣告AI黑箱时代终结？
近日，一篇来自 Anthropic、德州大学奥斯汀分校和加州大学伯克利分校的研究论文《Persona Vectors: Monitoring and Controlling Character Tra
阅读全文JSON提示词可能是2025最被忽视的提示词工程
处理 AI 就像坐过山车。有一天，你让它给个快速提示清单，结果得到一堆整齐的 bullet points。下一天呢？一堆乱七八糟的文字，整理起来费老鼻子劲了。真是让人抓狂。后来我发现了 JSON 提
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大家好，这里是 AI Agent 系列课程第三课：工具调用。第二课可以在这里看：Agent101第二课：结构化输出构建 Agent 时，我们需要为其提供一个可使用的工具列表。这些工具代表了模型可以访问
阅读全文Agent101第二课：结构化输出
大家好，这里是 AI Agent 系列课程第二课：结构化输出。第一课可以在这里看：Agent101第一课：LangChain简介在许多应用场景中，例如聊天机器人或虚拟助手，语言模型仅需以自然语言形式与
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听说过__missing__吗？我猜你现在在想什么。“又一篇‘隐藏的Python功能’文章？我都看腻了！无非就是说用collections.defaultdict，试试enumerate而不是ran
阅读全文Agent101第一课：LangChain简介
大家好，这里是 AI Agent 系列课程第一课：LangChain 简介。LangChain 是一个用于开发由大型语言模型（Large Language Model，LLM）驱动的应用程序的框架。旨
阅读全文什么时候使用LangChain
📌 主题：LangChain 应该在什么时候使用？适合哪些人群？🧠 核心观点LangChain 是什么？一个极为流行的 Python AI 框架，用于构建 LLM 应用。有非常强的功能，但也有不少争议
阅读全文豆瓣9.8分！日本最火AI入门神书"鱼书"五部曲中文版齐了！
这套来自日本的深度学习系列教材，以其封面上标志性的鱼类（🐟）图案而得名，在程序员圈子里被亲切地称为"鱼书"。系列图书销量超过10万册，受到大量读者的认可，第五部新书豆瓣评分直接飙到9.8！这套被称为「
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如何让模型搜索网页、运行代码，甚至帮你报税虽然大型语言模型（LLMs）已经重新定义了 AI 的可能性，但它们依然有个根本性的局限：无法与外部世界互动，知识停留在训练时的时间点，能力也局限于文本生成。
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大模型（LLM）不是魔法盒子，它是个需要你用「结构」激活的强大工具。📌 开篇：光有“提示词”远远不够很多人接触 LLM 时，都会陷入一个误区：以为只要写出完美提示词，一切就能搞定。给出足够的上下文，模
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最近，OpenAI展示了他们打造深度研究AI代理的理想场景……关键考量工具和AI代理的数量之间存在一个最佳平衡点。确实，所有这些AI代理可以合并成一个拥有多种工具的AI代理。但工具数量和AI代理数量
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嘿，大家好！最近我们聊了不少关于 MCP 服务器的应用，今天我想带大家从零开始打造一个属于自己的智能聊天机器人，我给它取名叫 Ava，用的是几个常见的框架。这只是个初步想法，但随着时间推移，我们可以
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想象一下，你能打造一个AI驱动的系统，秒速搜索海量数据，像人类一样理解语境，还能对复杂问题给出精准又聪明的回答。听起来像魔法？其实不然——这就是FAISS DB和Langchain，两种正在改变人工
阅读全文提示工程101最后一课：最佳实践经验分享
提供示例最重要的一条最佳实践是：在提示中提供示例（无论是 One-shot 还是 Few-shot 示例）。这种方式非常有效，因为它就像是一个强大的教学工具。这些示例展示了期望的输出或类似的回应，能帮
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NVIDIA 不希望你用一个大模型（LLM）来完成所有智能体（Agent）任务。原因包括成本高、延迟大、系统开销重，以及 LLM 的各种限制，如部署难度、商业绑定等问题。英伟达提出了一种「数据飞轮」方
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在大型语言模型（LLM）应用的浪潮中，“提示工程”（Prompt Engineering）和“上下文工程”（Context Engineering）这两个概念频频被提及。很多人往往混淆二者，甚至认为它
阅读全文LangChain+LangGraph+RAGAS=可靠的 RAG 系统
逻辑分块、智能体、子图、计划执行、评估等等，带你从零开始打造一个强大的 RAG 系统！引言想打造一个生产就绪的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统？那可不是件
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