帝国cms手机网站服务器做网站需安装哪些软件

张小明 2025/12/31 11:47:25
帝国cms手机网站,服务器做网站需安装哪些软件,工程建设企业等采用,成都芯片设计公司本文介绍了AI Agent作为2025年大模型核心概念的重要性#xff0c;强调LangChain是90%大模型应用开发岗位要求掌握的框架。文章详细解析了LangChain的概念、核心功能与三层架构#xff0c;介绍了与LangChain同源但采用图结构工作流的LangGraph#xff0c;对比了LangChain与其…本文介绍了AI Agent作为2025年大模型核心概念的重要性强调LangChain是90%大模型应用开发岗位要求掌握的框架。文章详细解析了LangChain的概念、核心功能与三层架构介绍了与LangChain同源但采用图结构工作流的LangGraph对比了LangChain与其他框架的优势指出其在工业级应用中的不可替代性为读者提供从入门到实战的学习路径。一、什么是LangChain?1.1 LangChain基本概念LangChain 是一个开源框架旨在简化基于大型语言模型LLM的应用程序开发。该框架由 Harrison Chase 于 2022 年 10 月发起迅速成为 GitHub 上增长最快的开源项目之一直到现在仍然以飞快速度不断迭代升级。它支持 Python和JavaScript适用于构建各种大模型驱动的应用程序如聊天机器人、智能搜索、问答工具、摘要工具以及能够执行机器人流程自动化RPA的 AI 代理。直观来说LangChain可以将工具组件、提示词组件、大模型组件有机融合封装成可自动执行的流程同样该流程也可作为别的编排流程中的组件。用LangChain开发智能体一个形象的比喻是就像在搭乐高积木通过组合构建出适用于不同场景需求的大模型应用。下图以LangChain搭建大模型中英文翻译系统为例:1.2 LangChain核心功能作为大模型应用开发的“积木工厂”LangChain自然具备丰富的核心能力。进入0.3版本后我们本系列分享都以0.3.5版本的LangChain作为讲解LangChain的模块划分更加清晰、功能更加丰富和稳定逐步达到了企业级应用开发的水准。目前LangChain具备的核心功能如下:模块类别示例功能模型接口封装OpenAI、Claude、Cohere、Qwen 等模型统一调用方式输出结构化自动从模型中解析 JSON、Schema、函数签名、文档等Memory 管理Buffer、Summary、Entity、Conversation Memory 等Tool 接入Web 搜索、SQL 数据库、Python 执行器、API 代理等Agent 架构ReAct、Self-Ask、OpenAI Function Agent 等调度机制RAG 集成多种 Retriever、Vector Store、文档拆分策略Server/API 发布快速将链部署为 Web 服务或 A2A AgentDebug CallbackToken 使用统计、LangSmith 可视化追踪等如此丰富的核心功能可以说LangChain不仅仅是智能体开发应用的简单框架更是大模型能力增强器应用组装工具箱。以上功能在我们之后的分享实战中会陆续使用。1.3 LangChain核心架构虽然2023年LangChain的接口还十分混乱学习成本非常高但经过两年的发展LangChain的架构越来越明晰上手也越来越简单当前版本LangChain核心架构如下:最底层架构是大模型API抽象层: LangChain围绕各类模型设置统一的接口用户可以方便接入所需大模型。为了让各类模型接入更加统一和稳定LangChain不惜为不同的模型单独开发一个库。中间层架构是工作流API抽象层: LangChain在确保模型稳步接入后紧接着定义了一整套LCELLangChain Expression Language)的语法规则基于这个语法开发者能够非常便捷的将提示词模板、大模型以及一些外部工具进行组合拼装搭建一些工作流和现在爆火的n8n非常类似。最顶层是Agent API抽象层: 随着大模型基座能力的飞速进化新一代大模型如[DeepSeek-R1-0528]、[Qwen3]等不仅拥有非常强悍的外部工具识别和调用能力还原生就支持多工具并联和串联调用而开发者对于大模型应用开发的需求也在快速变化单纯的构建这种线性的工作流可拓展性并不强。为此LangChain又进行了第三层封装在Chain基础上LangChain设置了一整套能够实时根据用户需求灵活创建Chain来完成工作的API——Agent API。借助这些API开发者仅需将模型、提示词模板和外部工具“放一起”创建Agent该Agent就能自动根据用户需求创建一些链来完成工作。从而避免开发者反复编写各种链的复杂工作大幅加快的了开发效率。对于上图中细节大家不必现在就力求理解只需要建立起LangChain三层架构的体系。本系列分享笔者会紧紧依据该体系通俗易懂讲解LangChain开发~二、LangGraph是什么?2025年以来除了LangChain另一个叫LangGraph也慢慢崛起。大家在阅读LangChain官方文档时也总会看到如下的架构图图中LangChain和LangGraph甚至是并列存在的这时有人就要问“LangGraph是个什么东东它和LangChain又有什么关系呢?其实 LangGraph和LangChain同宗同源底层架构完全相同、接口完全相通。从开发者角度来说LangGraph也是使用LangChain底层API来接入各类大模型、LangGraph也完全兼容LangChain内置的一系列工具。传统LangChain链式工作流的形式在当前使用场景下显得过分简单所以LangChain开发团队就在LangChain接口的基础上开发了一套新的框架。换而言之LangGraph的核心功能都是依托LangChain来完成。但是和LangChain的链式工作流哲学完全不同的是LangGraph的基础哲学是构建图结构的工作流并引入“状态”这一核心概念来描绘任务执行情况从而拓展了LangChain LCEL链式语法的功能灵活程度。LangGraph的本质还是LangChain的高级编排工具无论图结构多复杂单独每个任务执行链路仍然是线性的其背后仍然是靠着LangChain的Chain来实现的。 因此我们本系列分享的逻辑也是先学LangChain然后在LangChain的基础上进一步学习LangGraph。三、LangChain和其它AI Agent框架对比市面上目前还有谷歌ADK OpenAI的Agent SDK等这么多框架为什么说只有LangChain是大模型时代必须掌握的Agent开发方式呢? 原因如下谷歌ADK、OpenAI Agent SDK和Qwen-Agent这些大家可以看作一派方法它们背后的设计理念是高度类似的。它们的出发点是希望借助大模型的原始能力通过两三行代码就可以构建好一个Agent。这也是我那两篇Qwen-Agent教程大家读起来非常简单的原因。这些项目更适用于快速AI Agent开发交互应用等科研性质的项目。LangChain自成一派。LangChain作为现有最强的大语言模型能力增强器本身考虑了大语言模型运行的所有情况包含了丰富的细分功能。因此在很多场景下LangChain工具本身不可代替控制更加细粒度。综上所述哪怕当前OpenAI、Google和阿里等巨头纷纷下场发布全新一代Agent开发框架LangChain的地位依然屹立不倒。而像AutoGen、CrewAI和Dify等在LangChain面前更像是快速落地的玩具框架很难完全达到LangChain同级别的工业水准。四、LangChain热门项目LangChain的性能如此优异自然是很多著名开源项目的底层开发框架例如字节前段时间开源的Deep Research应用deer-flow就是采用LangChainLangGraph框架开发的此外如谷歌近段时间开源的Gemini Fullstack LangGraph Quickstart热门项目也是使用LangChainLangGraph作为基础框架:五、总结本篇分享从LangChainLangGraph的核心概念、核心特性、与其它框架的对比以及热门LangChainLangGraph项目四个方面带大家详细了解了LangChain和LangGraph框架。相信看到这儿大家已经迫不及待的想上手利用LangChain配合自己的独特创意搭建AI Agent智能体了如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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