[基于OpenEvals的自动化评估-06]评估Agent输出文本的质量[上篇]
对于我们个人来说,Agent编程最大的挑战不是各种所谓的工作,而是写提示词,毕竟我不是专业的文字工作者。OpenEva...
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【导航台账】制造业数据与AI践行者老蒋的技术博客全系列文章汇总(持续更新) 📌 文章摘要 单工具Agent只能“回...

摘要:在大模型(LLM)和RAG(检索增强生成)爆发的今天,“嵌入模型”...

摘要:本文深入讲解 LLM 的三种主流接入方式——API 接入、本地部署接入、SDK 接入,从环境准备到代码实战,手把...

通过 create_agent() 可以创建 Agent 对象。创建后的 Agent 支持两种常见执行方式: invoke():等待...
FastAPI LangChain 政务政策 RAG 后端项目实战:从零构建生产级智能问答系统 摘要:本文基于 FastAPI 框...

引言:AI协同的演进与Agent的崛起 在人工智能技术飞速发展的今天,AI系统之间的协同工作已成为提升能力、解决复杂问题的关键路径...

大模型又开始一本正经地胡说了?用 Python 手写一个最小 RAG 给它“递证据” 不依赖 LangChain,不需要向量数据库&...
文章目录 第1章 开发环境配置 1.1 Miniconda 安装与配置 1.1.1 下载 Miniconda 1.1.2 Windows 系统安装步骤 1.1....
下面代码展示了一个功能相当全面的 LangChain Agent 配置。它利用 create_agent 和一系列中间件,构建了一个具备文件系统、上下文管理、容...