GPT大模型+AIGC实战指南:从原理到部署的全套技术方案
本课程资源系统涵盖了GPT大模型及AIGC技术的全方位实操内容。从基础的账号注册、ChatGPT使用,到进阶的Transformer架构原理、提示工程,再到大模型的微调、部署及LangChain应用开发均有详细讲解。课程兼顾理论深度与实战落...
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该资源汇总了“聚客大模型第六期”全套课程内容,涵盖2025年AI大模型开发的核心技术栈。课程从深度学习基础出发,深入讲解RAG检索增强、Agent智能体开发、LangGraph工作流编排及MCP协议应用。同时包含大模型微调、分布式推理部署及...
本次资源公开了“黑马AI大模型第三期”的完整课程体系,内容涵盖从Python基础到高级大模型开发的全方位知识。课程分为六个阶段,重点讲解大模型应用工具、Prompt工程、Agent开发、LangChain框架以及多模态技术。此外,包含金融、...
2026年,AI Agent开发面临框架选择难题。开发者需权衡使用LangChain+LangGraph框架还是直接采用模型厂家SDK(如Claude SDK)。讨论显示,Claude SDK支持切换至DeepSeek、Qwen等国内模型。...
LangChain框架曝出严重安全漏洞(CVE-2025-68664),该漏洞源于对象混淆问题,可在序列化和反序列化过程中导致敏感信息泄露。安全研究人员发现,攻击者可能利用此漏洞获取系统中的秘密信息,甚至在某些情况下实现进一步的权限提升。文...
在人工智能快速发展的今天,系统学习AI知识变得尤为重要。本文针对初学者,详细介绍了从基础到进阶的学习路径,涵盖智能体(Agent)的设计与实现、提示词工程的应用、检索增强生成(RAG)技术等关键领域。文章对比分析了LangChain和Sem...
本文聚焦于企业智能体搭建的技术框架选择,深入探讨了LangChain、Agno及LlamaIndex等工具在企业知识库和业务深度集成中的应用。文章指出,这些框架各有优势:LangChain擅长连接数据源和简化流程,Agno在简化开发流程上表...
Langchain V1.0 enterprise integration review: Is it still the top choice for deep Agent integration?
Key insights on AI Agent frameworks: choosing between LangChain, LlamaIndex, AutoGen, and CrewAI, plus skill improvement strategies.
A developer shares LangChain V1 experimental repository with RAG, Agent, and Workflow examples to help developers get started quickly.
近日,一位开发者分享了LangChain V1的实验仓库整理经验。在研究过程中,作者发现文档与旧教程不匹配,踩了不少坑,因此整理了一个包含RAG检索增强生成、Agent工具调用和Workflow多步骤流转等核心组件的最小可行示例。仓库还包括...
本文分享了作者开发AI Agent的实战经验。最初尝试使用Spring AI实现循环对话功能,但发现存在较多技术坑点。随后转向LangChain框架,采用双模型架构设计:一个模型负责监督、反思和重试,另一个模型负责实际工作。同时,作者还开发...
本文聚焦于AI开发领域热门框架LangChain的实际应用价值。文章通过提问方式,邀请一线开发者分享使用LangChain的核心体验,探究该框架在解决实际问题方面的独特优势。作为构建语言模型应用的重要工具,LangChain的功能特点对AI...
最新评论
这篇文章写得太实用了!按照步骤一步步来,真的能从小白搭建起一个仿小红书的小程序。Cursor的AI补全功能确实大大提高了开发效率,感谢分享!
对比得很清晰。个人觉得如果只是日常聊天和简单任务,Claude 4.5的性价比更高;但如果是复杂的编程任务,GPT-5.2还是更稳定一些。希望能看到更多关于具体使用场景的对比。
开源项目的安全确实容易被忽视。这个案例提醒我们,即使是小功能也要做好权限校验。建议作者可以补充一下修复后的代码实现,让读者更清楚如何防范此类问题。
这个案例太典型了。配置错误导致的故障往往最难排查,因为看起来一切都正常。我们在生产环境也遇到过类似问题,后来引入了配置审查机制才好转。建议大家都重视配置管理!
很棒的漏洞分析!这种小号入侵的问题确实很容易被忽略。建议项目方可以增加一些风控规则,比如检测同一IP的多次注册行为。感谢分享这个案例!
FreeBSD的jail机制确实很强大,能把服务隔离得很干净。不过配置起来确实有点复杂,这篇文章把步骤写得很详细,准备按照教程试试!
实测下来确实如文章所说,规划能力有提升但偶尔会抽风。天气卡片那个案例很有意思,说明模型在理解上下文时还是会踩坑。希望后续版本能更稳定一些。
论文筛选真的是科研人员的痛点,每天arxiv上那么多新论文,手动看根本看不过来。这个工具如果能准确筛选出相关论文,能节省不少时间。感谢开源!