大模型

5.LangChain零基础速通-LCEL链式调用定义：LangChain中的抽象基类（Abstract Base Class：ABC），Runnable是LangChain核心抽象接口统一组件调用方式，定义在langchain_core.runnables，支持LCEL组合，适配同步、异步、流式、批量等场景，是构建工作流的基础。

嵌入式小企鹅

大模型算法工程师面试宝典目录🎁 宝典核心特色：三段式拆解，帮你“答到面试官心坎里”📖 宝典内容总览🔍 内容抢先看📥 如何获取这份《面试宝典》完整PDF？

深度解构 Hermes Agent：从“中央调度”到“自我进化”的架构哲学在 AI Agent 赛道日益拥挤的今天，Hermes Agent 凭借其与 Nous Research 的深度绑定以及独特的“自我进化”能力，迅速成为开发者关注的焦点。与 OpenClaw 等强调“即插即用”的个人助手框架不同，Hermes 更像是一个为工程化落地和模型深度定制而生的企业级架构方案。

RAG-day2文档接入→ 文本分块→ 嵌入模型向量化→ 向量入库（存向量数据库）→ 用户提问向量化→ 向量库语义检索→ 拼接检索片段 + 用户提示词→ 大模型增强生成答案

基于 Qwen2.5-1.5B-Instruct 实现多轮对话与文本分类实践在大语言模型应用落地的过程中，多轮对话交互和文本智能分类是非常常见的场景。本文将以阿里云通义千问的 Qwen2.5-1.5B-Instruct 模型为例，详细讲解如何基于 Hugging Face 的 Transformers 库实现多轮对话交互、特定场景下的文本分类，以及连续对话交互功能，帮助开发者快速上手轻量级大模型的本地化部署与应用。

本地部署大模型实现相关案例这里通过 git 方式安装模型到本地。模型为：Qwen2.5-1.5B-Instruct链接为：QWen2.5-0.5B-Instruct · 模型库

鸿蒙原生APP开发实战指南：三套低成本AI辅助方案全解析本文分享三套经过实战验证的鸿蒙APP开发方案，从原型设计到代码实现，帮你找到最适合的低成本开发路径。给大家推出三套我常用的方案，也是经过不断的摸索，最终总结出来的我认为价格最低的方案了。每套方案都经过实际项目验证，最终产出了两款鸿蒙原生APP。

荔枝学Python

Agent设计最强书籍：它真的把Agent讲解的非常透彻！！由Antonio Gulli撰写，本书是一本全面的技术指南，系统介绍了现代人工智能系统中智能体（Agent）设计的核心概念与实用方法。

哥本哈士奇(aspnetx)

提升 Text2SQL 准确率随着大语言模型的爆发，Text2SQL（自然语言转SQL）技术正在重塑我们与数据库的交互方式。本文将系统性地梳理提升 Text2SQL 准确率的核心方法，涵盖提示工程、模型微调、推理增强三大维度。所有示例基于微软 AdventureWorksDW2016 数据仓库。

基于 LangChain4j 的 RAG 工作流智能体实战在 AI 应用开发中，RAG（检索增强生成）已经成为构建智能问答系统的核心技术方案。然而，简单的 RAG 往往难以应对复杂的业务场景。本文将分享一个基于 LangChain4j 实现的 RAG 工作流智能体项目，支持顺序、条件、路由、循环、并行五种执行模式。

大模型学习day5在线 API 调用用第三方闭源模型接口（文心、通义千问等），前端发 HTTP 请求，拿返回结果。特点：不用部署、开箱即用、适合快速开发。

大模型学习day4普通个人电脑（笔记本 / 台式）：不管开源还是闭源，前端对接都靠 HTTP 接口和你平时调后端接口一模一样：

2026 AI大模型全套资料免费领！30天从入门到架构部署，附面试真题与行业报告本文汇总2025年AI大模型全套学习资料包。包含30天系统学习计划（涵盖基础、微调、部署），100+本电子书、26份行业报告及600+套技术PPT。还提供大厂面试真题、面经及五阶段学习路线图，助力从入门到进阶，免费领取。

深度解读：网信办“清朗·整治AI应用乱象”专项行动，AI产业告别野蛮生长，全面迈入合规治理深水区2026年4月底，一则重磅消息在AI产业圈掀起轩然大波。中央网信办印发通知，在全国范围内部署开展为期4个月的“清朗·整治AI应用乱象”专项行动。

Resistance丶未来

Agency-Agents 多智能体协作系统落地指南在实际的企业开发场景中，我们常常遇到这样的困境：一个复杂的业务需求摆在那里，单靠一个大模型往往顾此失彼，要么逻辑链条断裂，要么在处理长上下文时丢失关键信息。比如处理一个跨部门的客户投诉，既需要查询订单历史，又要核对库存状态，还得生成安抚话术并触发退款流程。传统的单体智能体架构在这种多线程、高并发且逻辑耦合度极高的任务面前，显得力不从心。这正是多智能体协作系统（Multi-Agent Systems）大显身手的时刻。通过将宏大的目标拆解为多个具备特定技能的“角色”，让它们像一支训练有素的特种部队一样协同作战

03. GraphRAG：当知识图谱遇见大语言模型摘要：本文先简短回顾上篇RAG分块的内容，然后深入解析了GraphRAG的核心原理与应用场景，从知识图谱构建到社区检测算法，再到多级检索策略，带你全面理解这一大语言模型增强技术。作为AI学习者，掌握GraphRAG将为你打开复杂推理应用的大门。

程序员三明治

【AI】Prompt 工程入门：从五要素框架到 RAG 生产级 Prompt 模板与 Java 实战在调用方式上，非流式调用会一次性返回完整结果；流式调用则可以实现类似“打字机效果”的逐字输出。但真正把大模型接入业务系统之后，你很快会发现：会调用 API 只是第一步，如何让模型稳定、准确、可控地回答问题，才是工程落地的关键。

【大模型系列】DLLM与Block Diffusion的区别与联系在传统自回归语言模型（如 GPT 系列）中，文本生成采用自回归 AR 模式：模型逐 token 预测下一个词元，将预测结果拼接入上下文后再继续预测，逐词生成完整句子。这种方式生成精度高，但无法并行生成多token，推理生成速度存在天然瓶颈。

文心一言和DeepSeek V4哪个更好？做长文本 / 代码 / 深度推理选 DeepSeek V4；做中文合规 / 多模态 / 搜索联动选文心一言 5.0。下面从核心差异、能力对比、场景选型三方面说清楚。

大模型学习day6单轮对话一问一答，不记历史。每次请求都是独立的，大模型不知道上一句聊了啥。适合：简单一次性提问、查单个知识点。