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    盘点那些不怎么出名但是真的好用的Python工具

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-08-21 21:03:56

    12个小巧库解决大问题它们不怎么出名——但真挺好使。我猜你用Python写代码够久了,觉得自己啥都见过了——或者至少凌晨2点在StackOverflow上刷到过。然而,在开源的丛林深处,藏着一些超棒

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    MCP开发从入门到实战,少走99%弯路

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-08-20 21:47:55

    模型上下文协议(Model Context Protocol,MCP)正在彻底改变我们与人工智能的交互方式,它让从数据科学家到业余爱好者的每个人都能轻松地为 AI 助手接入真实世界的数据,从而大幅提升

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    写给小白看的使用LangChain构建基于知识图谱的RAG系统实战教程

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-08-19 21:24:50

    在构建基于知识图谱的RAG系统或使用LangChain的智能体时,最大的挑战之一是从非结构化数据中准确提取节点和关系。特别是当使用较小的、量化的本地LLM时,这一点尤其困难,结果往往是AI系统表现不

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    大意了啊,生产就应该用vLLM部署大模型部署!

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-08-18 13:04:11

    大型语言模型(LLMs)正在改变我们与技术的互动方式,从聊天机器人到代码助手,功能无所不包。但要高效运行这些模型可不是件小事,尤其是在需要速度、可扩展性和高吞吐量应用的稳定性时。如果你一直在用Oll

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    告别低效对话:MCP 与 ACP/A2A 的 AI 聊天新思路

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-08-17 13:59:44

    引言在之前我们聊过MCP革命的宏观话题,这篇文章咱们来聚焦一下,专门对比一下 Model Context Protocol (MCP) 和 Agent Communication Protocol

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    Qwen-Image真的强到离谱!

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-08-16 17:03:20

    每个月总有人跳出来说“开源DALL·E杀手”来了,但大多一问到在广告牌上写字,或在街头横幅上放一句话,就歇菜了。它们要么对不齐,要么文字渲染拉胯,要么布局乱七八糟。风格好看还是结构靠谱,总是二选一,

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    从零开始做一个语义搜索引擎:基于LangChain与Qdrant的实战指南

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-08-15 08:00:00

    在 AI 应用中,检索增强生成(RAG) 已成为提升大模型能力的核心手段。在进入 RAG 正式搭建之前,我们先来学一个基础但超有用的技能:语义搜索。与传统的关键词匹配不同,语义搜索会根据“意思”而不是

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    Agent101第五课:一个简单的聊天机器人(下)

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-08-14 09:36:56

    在 AI 越来越普及的今天,聊天机器人(Chatbot)已经能解决很多问题,但我们都知道,它们并非万能。有时,问题复杂到 AI 无法给出可靠答案;有时,出于安全和合规考虑,我们希望在机器人执行操作前,

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    超百幅高清彩图,从根本上搞懂DeepSeek的原理!

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-08-13 08:00:00

    还记得 2025 年春节,DeepSeek 刚刚亮相时的场景吗?那一刻,它不仅刷新了国产开源大模型的上限,也让全球 AI 技术圈震动。很多朋友可能每天都在用 DeepSeek 或类似产品,但面对一些核

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    Agent101第五课:一个简单的聊天机器人(上)

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-08-12 21:10:08

    用 LangGraph 打造智能客服机器人:从零到进阶想做一个能聊天、能搜索、还能记住你话的智能机器人?今天我们用 LangChain + LangGraph 来实战一个客服机器人,功能一路进化!第一

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    从GPT-5看AI:OpenAI再领潮流

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-08-11 22:00:05

    OpenAI 正式发布 GPT-5 了。公司称这是一个统一的系统,能自己决定回答问题前需要思考多久。Sam Altman 说,GPT-5 就像是你可以“向一个真正的专家、博士级别的专家提问任何问题”

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    混合智能体(MoA)框架:通过多智能体协作提升大语言模型性能

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-08-10 20:55:02

    混合智能体(Mixture-of-Agents, MoA)框架正在重新定义我们如何将大语言模型(LLM)推向更高的准确性、推理深度和可靠性水平——而无需承担扩展单一巨型模型所带来的高昂成本。MoA 并

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    自己动手从零开始构建一个小语言模型

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-08-09 17:36:40

    在当前的 AI 进化阶段,任何参数量少于 10 亿的模型都可以称为小型语言模型(Small Language Model)。回顾过去,像 GPT-3 这样的模型有大约 1750 亿个参数,而据说 G

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    Agent101第五课:开始学习LangGraph

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-08-08 08:00:00

    LangGraph 是一个用于构建具有状态的、多角色的 LLM 应用程序的库,用于创建 Agent 和 Multi-Agent Workflow。LangGraph 与 LangChain 的区别与联

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    Agent101第四课:类型注解

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-08-07 21:26:37

    在这一节中,我们将学习一个重要但理论性较强的概念——类型注解(Type Annotation)。一、字典(Dictionary)我们先从 Python 中的字典讲起。你可能已经很熟悉它们了。比如:mo

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    Anthropic带来划时代突破!宣告AI黑箱时代终结?

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-08-06 21:47:10

    近日,一篇来自 Anthropic、德州大学奥斯汀分校和加州大学伯克利分校的研究论文《Persona Vectors: Monitoring and Controlling Character Tra

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    JSON提示词可能是2025最被忽视的提示词工程

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-08-05 09:22:19

    处理 AI 就像坐过山车。有一天,你让它给个快速提示清单,结果得到一堆整齐的 bullet points。下一天呢?一堆乱七八糟的文字,整理起来费老鼻子劲了。真是让人抓狂。后来我发现了 JSON 提

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    Agent101第三课:工具调用

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-08-04 08:00:00

    大家好,这里是 AI Agent 系列课程第三课:工具调用。第二课可以在这里看:Agent101第二课:结构化输出构建 Agent 时,我们需要为其提供一个可使用的工具列表。这些工具代表了模型可以访问

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    Agent101第二课:结构化输出

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-08-01 08:00:00

    大家好,这里是 AI Agent 系列课程第二课:结构化输出。第一课可以在这里看:Agent101第一课:LangChain简介在许多应用场景中,例如聊天机器人或虚拟助手,语言模型仅需以自然语言形式与

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    LLM架构解析:NLP基础(第一部分)

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-08-01 08:00:00

    深入浅出解析 NLP 基础,从 RNN 到 Transformers,探索自然语言处理的架构与应用,适合初学者与专业人士。

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    写了十年 Python,我竟然现在才知道这5个功能!

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-07-31 08:00:00

    听说过__missing__吗?我猜你现在在想什么。“又一篇‘隐藏的Python功能’文章?我都看腻了!无非就是说用collections.defaultdict,试试enumerate而不是ran

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    Agent101第一课:LangChain简介

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-07-30 18:00:00

    大家好,这里是 AI Agent 系列课程第一课:LangChain 简介。LangChain 是一个用于开发由大型语言模型(Large Language Model,LLM)驱动的应用程序的框架。旨

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    什么时候使用LangChain

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-07-30 18:00:00

    📌 主题:LangChain 应该在什么时候使用?适合哪些人群?🧠 核心观点LangChain 是什么?一个极为流行的 Python AI 框架,用于构建 LLM 应用。有非常强的功能,但也有不少争议

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    豆瓣9.8分!日本最火AI入门神书"鱼书"五部曲中文版齐了!

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-07-29 08:00:00

    这套来自日本的深度学习系列教材,以其封面上标志性的鱼类(🐟)图案而得名,在程序员圈子里被亲切地称为"鱼书"。系列图书销量超过10万册,受到大量读者的认可,第五部新书豆瓣评分直接飙到9.8!这套被称为「

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    微调大模型,让模型更聪明地使用工具

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-07-28 08:51:40

    如何让模型搜索网页、运行代码,甚至帮你报税虽然大型语言模型(LLMs)已经重新定义了 AI 的可能性,但它们依然有个根本性的局限:无法与外部世界互动,知识停留在训练时的时间点,能力也局限于文本生成。

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    从狂提问到系统设计:5种真正实用的Agentic AI模式

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-07-27 17:01:31

    大模型(LLM)不是魔法盒子,它是个需要你用「结构」激活的强大工具。📌 开篇:光有“提示词”远远不够很多人接触 LLM 时,都会陷入一个误区:以为只要写出完美提示词,一切就能搞定。给出足够的上下文,模

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    OpenAI Deep Research AI智能体架构分析

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-07-26 17:08:01

    最近,OpenAI展示了他们打造深度研究AI代理的理想场景……关键考量工具和AI代理的数量之间存在一个最佳平衡点。确实,所有这些AI代理可以合并成一个拥有多种工具的AI代理。但工具数量和AI代理数量

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    MCP实战搭建智能助手,附代码

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-07-25 19:44:37

    嘿,大家好!最近我们聊了不少关于 MCP 服务器的应用,今天我想带大家从零开始打造一个属于自己的智能聊天机器人,我给它取名叫 Ava,用的是几个常见的框架。这只是个初步想法,但随着时间推移,我们可以

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    这8个2025年最火的RAG项目不可错过!

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-07-11 10:45:33

    想象一下,你能打造一个AI驱动的系统,秒速搜索海量数据,像人类一样理解语境,还能对复杂问题给出精准又聪明的回答。听起来像魔法?其实不然——这就是FAISS DB和Langchain,两种正在改变人工

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    提示工程101最后一课:最佳实践经验分享

    作者:PyTorch研习社发布日期:2025-07-10 08:00:00

    提供示例最重要的一条最佳实践是:在提示中提供示例(无论是 One-shot 还是 Few-shot 示例)。这种方式非常有效,因为它就像是一个强大的教学工具。这些示例展示了期望的输出或类似的回应,能帮

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