llm

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。

名字不好奇

大模型不神秘：它到底在做什么你每天都在用 AI。问它问题，让它写代码，让它帮你翻译文章。但你有没有想过：它到底在"做"什么？大多数人以为 AI 在"思考"——它理解了你的问题，查了查脑子里的知识，最后给出一个"它认为对的答案"。

Claude Code 白嫖接入 DeepSeek V4 教程利用阿里云百炼 / 魔塔社区的免费额度，通过 CC Switch 桌面工具快速对接 Claude Code 与 DeepSeek V4 系列模型。

基于 Git Hooks + LLM 实现根据自然语言规则进行 Code Review团队内部有不少开发规范，但在日常赶需求的过程中很容易遗漏。比如 spark-submit 脚本的参数格式、文件命名约定等，这些"小问题"不影响运行，但是人工校验的心智负担较大

3.LangChain零基础速通-Prompt提示词模版和模型调用方法Prompt是引导AI模型生成特定输出的输入格式，Prompt的设计和措辞会显著影响模型的响应。Prompt最开始只是简单的字符串，随着时间的推移，Prompt逐渐开始包含特定的占位符，例如AI模型可通过将多个消息字符串分类为不同的角模型可以识别的"USER:"、"SYSTEM:"等。模型可通过多个消息字符串分类为不同的角色，然后再由AI模型处理，为prompt引入了更多结构。每条消息都分配有特定的角色，这些角色对消息进行分类，明确AI模型提示的每个部分的上下文和目的。这种结构化方法增强了与AI沟通的细微

RAG 系列（九）：效果不好怎么定位——用 RAGAS 做根因诊断你部署了一个 RAG 系统，用户反馈说"答案有时候不准"。然后呢？你改了 Prompt，感觉好一点。再换了个 Embedding 模型，又好了一点。几轮下来，你也不知道是哪一步起了效果，下次出问题依然无从下手。

不会敲代码1

从零搭建 RAG 电子书智能问答系统：天龙八部 × Milvus × LangChain最近重读金庸的《天龙八部》，脑子里冒出一堆问题："段誉到底会哪些武功？" "乔峰在少室山大战中用了什么招式？" "虚竹是怎么当上灵鹫宫宫主的？"

爱听歌的周童鞋

Learn-Claude-Code | 笔记 | Collaboration | s11 Autonomous Agents在上篇文章 Learn-Claude-Code | 笔记 | Collaboration | s10 Team Protocols 中，我们介绍了开源项目 learn-claude-code 第十个章节 s10 Team Protocols 的内容，这篇文章我们继续跟着教程文档来学习协作后续内容，记录下个人学习笔记，和大家一起分享交流😄

爱听歌的周童鞋

Learn-Claude-Code | 笔记 | Collaboration | s12 Worktree + Task Isolation在上篇文章 Learn-Claude-Code | 笔记 | Collaboration | s11 Autonomous Agents 中，我们介绍了开源项目 learn-claude-code 第十一个章节 s11 Autonomous Agents 的内容，这篇文章我们继续跟着教程文档来学习协作最后一个部分的内容，记录下个人学习笔记，和大家一起分享交流😄

LangChain之核心组件(文档加载器Document loaders)我们将重点放在 RAG 阶段（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）。这是当前大语言模型应用的核心模式。RAG 的流程相对复杂，为了更好的理解 RAG，我们先用 AI 搜索来引出 RAG。 • 对于【AI 大模型】来说，它最擅长的是语义理解和文本总结，最不擅长的就是获取实时的信息。因为大模型的训练数据是有截止日期的！ • 对于【搜索引擎】来说，它最擅长的就是获取实时的信息，缺点是信息分散，每次都需要人为进行总结。 • 大模型与搜索引擎的结合，就是给 AI 配备了一

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。

Rex-Omni 开始Rex-Omni 是一个 3B 参数多模态模型，它将视觉感知任务统一到一个“下一点预测”框架中。其支持的任务有：物体检测、OCR、指向、关键点定位、视觉提示。

Harness Engineering：驾驭大模型的工程新范式继 Prompt Engineering、Context Engineering 之后，AI 圈又冒出了一个新名词——Harness Engineering。从 2025 年 2 月开始，这个词频繁出现在各大技术社区。OpenAI 专门发文讲述他们如何用 Harness Engineering 在五个月内生成了近 100 万行代码；Anthropic 紧接着也分享了精心设计的 Harness 架构如何驱动 Agent 应用开发；就连 Martin Fowler 的技术网站也开始公开讨论这一概念。

RAG 系列（八）：RAG 评估体系——用数据说话前面七篇文章，我们搭起了一整套 RAG 流程：分块、Embedding、向量库、检索策略。系统跑起来了，你问它几个问题，回答看起来"还不错"。

LangChain之核心组件(输出解析器)快速简单的解释一下输出解析器到底解决什么问题：你调模型拿到的 result 是一个 AIMessage 对象，不是纯字符串：

阿里云大数据AI技术

Qwen3.6、Kimi-K2.6、Minimax-M2.7、GLM-5.1 来啦！PAI支持海量模型一键部署！近日，开源大模型领域迎来新一轮技术爆发，Kimi-K2.6、Minimax-M2.7、GLM-5.1 与 Qwen3.6-35B-A3B 等前沿模型相继发布。PAI-Model Gallery 已支持云上一键部署上述全部模型，并可使用真武PPU 高效支持大模型推理需求！

LangChain之核心组件(少样本提示词)在写代码之前，先把涉及的"零件"搞清楚。作用：把一个带 {占位符} 的字符串模板，填上实际值后生成最终文本。它是 LangChain 中最基础的文本构建块，所有更复杂的模板都基于它扩展。

如何速成LLM以伪装成一个AI研究者（4）——PPO，GRPO，DAPO，GSPO如何速成LLM以伪装成一个AI研究者（1）——循环，卷积，编解码器，注意力，Transformer 如何速成LLM以伪装成一个AI研究者（2）——Pre-LN，KV-Cache优化，MoE 如何速成LLM以伪装成一个AI研究者（3）——预训练，监督微调，强化学习RLHF/DPO

强殖装甲凯普

我把「3小时播客变成可搜索文本」做成了 Claude Code 的一条命令你有没有过这种时刻——关注了一年的技术播客终于更新了，点开一看 2 小时 47 分钟。你很想听，但实在抽不出整块时间。想搜里面的某个观点？对不起，没有字幕。想让 AI 帮你总结？对不起，没有文本。