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Python测试之道

用LangGraph实现聊天机器人记忆功能的深度解析在现代对话系统开发中，保持良好的对话上下文一致性是一项核心挑战。本文将详细解析如何利用 LangGraph 框架的检查点（Checkpointing）机制，实现聊天机器人多轮对话记忆功能。通过代码示例和架构分析，我们将展示如何构建具备持久化对话记忆的智能助手，为实际业务中的客户服务、知识问答等场景提供可靠支撑。

AI Agent开发学习系列 - langchain之LCEL(5)：如何创建一个Agent？结果：这段代码展示了使用 LangChain 创建和配置 Agent 的完整流程。首先通过 ChatOpenAI 初始化腾讯混元大模型，然后从 LangChain Hub 拉取预定义的 Agent 提示模板，接着使用 load_tools() 加载数学计算工具并传入 LLM 实例，随后调用 create_openai_functions_agent() 将 LLM、工具和提示模板组合成 Agent，最后创建 AgentExecutor 作为执行器并调用 invoke() 方法执行 Agent。技术要点

mac测试ollama llamaindexLlamaIndexs 将大语言模型和外部数据连接在一起的工具。大模型prompt有一个长度限制，当外部知识的内容超过这个长度，无法同时将有效信息传递给大模型，因此就诞生了 LlamaIndex。

基于Prompt 的DevOps 与终端重塑本文整理自Warp CEO 扎克·洛伊德过去，DevOps 工程师把大量时间花在「拧螺丝」：写脚本、配环境、查日志、排故障。现在，只需一句自然语言提示，代理就能接手这些重复步骤——工程师从「执行者」变成「指挥者」。

RAG项目实战：LangChain 0.3集成 Milvus 2.5向量数据库，构建大模型智能应用最近，有时间，想着动手实战一下，从0到1搭建一个 RAG 系统，也是想通过实战的方式来更进一步学习 RAG。因此，就定下了以项目实战为主，书籍为辅的执行方式。（书籍是黄佳老师著的《RAG 实战课》）

The Survey of Few-shot Prompt Learning on Graph少样本节点分类的目标是学习一个编码器，该编码器可以传输从基类CbaseC_{base}Cbase中的大量数据中学习到的拓扑和语义知识，并为来自具有有限标注节点的新类CnovelC_{novel}Cnovel的节点生成有区别的嵌入。

[Semantic Seg][KD]FreeKD: Knowledge Distillation via Semantic Frequency PromptKnowledge Distillation, KD在空间域，随着下采样比例增加，图像分辨率降低；在频域，不同下采样比例呈现出不同的频率信息分布，直观呈现下采样操作对图像在空间域和频域表现的影响

构建企业级 AI Agent：不只是 Prompt 工程，更是系统工程近年来，随着大语言模型（LLM）能力的快速提升，AI Agent 成为了技术圈内炙手可热的话题。从最初的“调用 API 玩玩”到如今尝试将其部署进生产环境，越来越多的企业开始意识到：仅仅依靠 Prompt 来驱动 LLM 并不能构建出一个稳定、可控、可扩展的智能代理系统。

semantist@语校

面向向量检索的教育QA建模：九段日本文化研究所日本语学院的Prompt策略分析（6 / 500）系列说明 500 所日本语言学校结构化建模实战，第 6 篇。每篇拆解 1 所学校在 Prompt-QA 系统中的建模策略，分享工程经验，本项目持续在 Hugging Face 上同步更新，欢迎AI工程师们关注。

【 SpringAI核心特性 | Prompt工程】基本概念：Prompt ؜工程又叫提示‏词工程，简单来说，就是输入‌给 AI 的指令。比如下面‏这段内容，就是提示词：

Qwen3-8B 的 TTFT 性能分析：16K 与 32K 输入 Prompt 的推算公式与底层原理详解Qwen3-8B 是通义实验室推出的 80 亿参数大语言模型，支持 32,768 token 的上下文长度。其核心优化点包括：

深度解析 AI 提示词工程(Prompt Engineering)关键词：Prompt Engineering、提示词工程、大语言模型、LLM、ChatGPT、自然语言处理、AI 应用、提示优化、Few-shot Prompting、Chain-of-Thought、ReAct、系统提示词、LLM调优

semantist@语校

从Prompt到结构建模：如何以数据驱动重构日本语言学校体系？以国际日本语学院为例系列说明 500 所日本语言学校结构化建模实战，第 8 篇。每篇拆解 1 所学校在 Prompt-QA 系统中的建模策略，分享工程经验，本项目持续在 Hugging Face 上同步更新，欢迎AI工程师们关注。

上位机知识篇---Prompt&PowerShell Prompt在 Anaconda 环境中，Anaconda Prompt和Anaconda PowerShell Prompt是两个常用的命令行工具，它们的核心功能都是为了方便管理 Python 环境和执行相关命令，但底层依赖的命令行解释器不同，因此在使用场景和语法上存在一些区别。下面详细介绍两者的差异：

火山引擎开发者社区

Prompt Engineering 快速入门+实战案例资料来源：火山引擎-开发者社区引言什么是 prompt A prompt is an input to a Generative AI model, that is used to guide its output. Prompt engineering is the process of writing effective instructions for a model, such that it consistently generates content that meets your req

semantist@语校

如何为“地方升学导向型”语校建模？Prompt 框架下的宇都宫日建工科专门学校解析（7 / 500）系列说明 500 所日本语言学校结构化建模实战，第 7 篇。每篇拆解 1 所学校在 Prompt-QA 系统中的建模策略，分享工程经验，本项目持续在 Hugging Face 上同步更新，欢迎AI工程师们关注。

smolagents - 如何在mac用agents做简单算术题smolagent是hf推出的agent开发库，简洁易用。这里尝试用smolagents完成简单数学题目。

SpringAI——提示词（Prompt）、提示词模板（PromptTemplate）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。

半城风花半城雨

Prompting Engineer 十大核心设计原则设计提示前，必须清楚要达成的具体目标（如：生成、总结、翻译、分类等）。明确输入输出的格式和预期的内容。

Python使用diffusers加载文生图模型教程还在为搭建AI绘画环境焦头烂额？🤯 Hugging Face统计显示，diffusers库下载量已突破1亿次，成为最快增长的AI工具库！