#大模型开发

共 7 篇相关文章

详解LangChain核心模块体系，包括提示词模板、输出解析器、Chain链式调用、LCEL表达式语言及LangSmith链路追踪调试工具，帮助Java开发者快速上手大模型应用开发。

详解LangChain两种模型调用方式的优劣对比，重点介绍init_chat_model统一接口的用法，以及DeepSeek V4 Pro思考模式在Agent场景下的避坑技巧，帮助开发者实现多模型无缝切换。

系统讲解LangChain框架的核心特性，包括大模型与Agent的概念辨析、统一接口设计、多模型供应商适配、环境配置及代码实践，帮助开发者快速掌握AI应用开发技能。

深入解析LangChain三大核心概念——组件、链和代理（Agent），了解这个开源框架如何连接大模型与外部世界，帮助开发者快速构建企业级AI应用。附实际应用场景与架构设计思路。

详解2026年AI大模型开发完整学习路径，涵盖Prompt工程、RAG检索增强、Agent智能体开发、模型微调四大核心技术栈，附零基础分阶段学习计划，助你快速掌握企业级AI应用开发落地能力。

详解LangChain两种创建大模型的方式，推荐使用init_chat_model统一接口替代模型类方式。包含DeepSeek V4 Pro思考模式关闭方法、多供应商切换技巧及AI Agent与业务融合实战案例。

基于OpenClaw框架的多Agent智能体开发实战教程，涵盖框架选型、Agent创建、工具调用、大模型配置、多智能体协作编排到生产部署的完整流程，附常见踩坑解决方案。