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六狼博客

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月份:2026年8月

AI 核心概念解析总结:Agent、Copilot 与 LoRA(龙虾)–35

没有评论
| flask, python, tornado, 人工智能AI

AI 核心概念解析总结:Agent、Copilot 与 LoRA(龙虾)–35 –作者 […]

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LangChain 学习笔记 05:聊天记录很多,不等于模型真的有记忆

没有评论
| flask, python, tornado, 人工智能AI

用户说“还是按上次那个地址寄”,系统怎样知道“上次那个地址”指什么?这是聊天应用开始变得像助手的时刻,也是状态 […]

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基于端侧大模型的嵌入式 Skill 调度引擎实现智能业务生成的尝试

没有评论
| flask, python, tornado, 人工智能AI

前言 近期在研究大模型(LLM) 与Skill(技能) 的结合应用,颇有感触。人类拥有绘画、编程等技能,依靠眼 […]

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LangChain 学习笔记 06:Agent 会做选择,但不该拥有无限权限

没有评论
| flask, python, tornado, 人工智能AI

让模型回答问题和让模型“去做一件事”,是两种完全不同的风险级别。前者答错了,通常还能被用户发现;后者如果调用了 […]

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LangChain 学习笔记 07:没有运行轨迹,LLM 应用只能靠猜来排错

没有评论
| flask, python, tornado, 人工智能AI

传统接口报错时,我们至少能看到状态码和堆栈。LLM 应用更麻烦:它可能没有抛出异常,只是悄悄给出一个不完整、跑 […]

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借助 Skill 降低重复任务的 Token 消耗的实际应用–36

没有评论
| flask, python, tornado, 人工智能AI

借助 Skill 降低重复任务的 Token 消耗的实际应用–36 –作者:李菠萝的多 […]

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通义千问回答里满是 #、** 和反引号?DS随心转先免费存 Markdown 再导出 Word

没有评论
| flask, python, tornado, 人工智能AI

通义千问回答里满是 #、** 和反引号?DS随心转先免费存 Markdown 再导出 Word 一句话答案: […]

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LangChain 学习笔记 08:一个 PDF 问答系统,真正要检查哪些环节

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PDF 问答大概是最常见的 RAG Demo:上传文件,输入问题,几秒后得到答案。演示效果很直观,但“能回答一 […]

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15天学会AI应用开发(十八)使用LangGraph实现精确记忆功能

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| flask, python, tornado, 人工智能AI

​上一篇文章介绍了如何使用LangGraph实现会话记忆功能,可是历史会话又多又杂,难以全部记忆,开发者更希望 […]

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LangChain 学习笔记 09:从对话表单到 BabyAGI,看状态怎样驱动下一步

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| flask, python, tornado, 人工智能AI

第 9 章后半放了两个看起来很不一样的案例:对话式表单负责把信息一点点收齐,BabyAGI 则围绕目标不断创建 […]

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