技术栈
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熊文豪
1 天前
集成测试
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LazyLLM 生态集成测试：与主流开源软件的协同效果评测
随着大语言模型应用的快速发展,开发者面临着如何高效构建、部署和优化 AI 应用的挑战。LazyLLM 作为一个一站式的多 Agent 应用开发工具,不仅提供了完整的应用搭建能力,更重要的是它能够与主流开源软件生态无缝集成,形成强大的协同效应。
wei_shuo
2 天前
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LazyLLM 多 Agent 应用全流程实践：从源码部署到可视化 Web 调试的低代码方案
LazyLLM 作为低代码构建多 Agent 大模型应用的开发工具，可大幅降低大模型应用的开发与部署门槛。本文聚焦其在豆包模型的落地实践，将从源码部署豆包文本模型的完整配置步骤入手，延伸至官方 WebModule 启动可视化 Web 界面的实操流程，并配套精准性、简洁度等多维度的部署测试说明，为开发者提供可直接对照的实操指南，助力高效完成豆包模型在 LazyLLM 框架下的部署与验证。
zbk.gyl
4 个月前
人工智能
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大模型
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智能体
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LazyLLM端到端实战：用RAG+Agent实现自动出题与学习计划的个性化学习助手智能体
最近，我在写一本关于Git和开源的技术书，这本书未来有个推广方向，就是面向高校作为教材使用。所以我需要在每一章结束在之后，设计若干道练习题，然后还需要为这本书编写配套的PPT以及学习计划，作为授课老师的参考资料。基于我在Git实际操作管理方面积累的经验以及参与各类开源项目竞赛的经历，书稿本身的撰写过程相对顺利，目前也已经完成了几个章节内容的编写。
我是有底线的