如何在网上建立自己的网站阐述商业网站开发岗位需求分析

如何在网上建立自己的网站,阐述商业网站开发岗位需求分析,网站流水怎么做,手机好看网站模板免费下载本文详细介绍了LangChain、Agent和RAG三者的关系及协同工作方式。LangChain作为代码驱动的开发框架#xff0c;适合高度定制化的复杂AI应用开发。文章系统讲解了如何使用LangChain开发Agent智能体#xff0c;包括工具使用、Agent类型选择、记忆管理和执行链设计。同时#x…本文详细介绍了LangChain、Agent和RAG三者的关系及协同工作方式。LangChain作为代码驱动的开发框架适合高度定制化的复杂AI应用开发。文章系统讲解了如何使用LangChain开发Agent智能体包括工具使用、Agent类型选择、记忆管理和执行链设计。同时详细阐述了在LangChain中接入RAG的流程包括数据索引构建、检索器封装和工具链整合帮助开发者构建更智能、更准确的大模型应用。简单一句话Agent像工厂里的项目经理负责把生产任务规划做起来它具备记忆、规划、操作工具、反思等能力而LangChain是流水线工人负责把原料知识加工成答案他们是工厂的基石也是运作的核心项目经理正好把他们串起来;RAG呢则可以理解为流水线工人需要查找知识时的一个图书室管理员帮忙快速把企业内各种文档内的知识通过语义的方式快速找到提供给工人去参考。RAG也可以作为智能体调用的工具。LangChain是开发框架提供基础设施开发者可以在其中嵌入RAG技术用来做知识检索增强同时还可以创建Agent实现智能决策和执行。LangChain框架详解我们首先重点介绍下LangChain这个开发框架它是一个基于大语言模型的开源框架通过模块化设计和丰富的组件库目的是为了简化AI应用的开发过程。但它跟Dify、Coze等AI工具开发平台还不太一样。框架定位对比特性LangChainDify/Coze开发模式代码驱动(Python)低代码拖拽适用场景高度定制化复杂应用快速搭建标准AI应用LangChain的定位是代码驱动的开发工具适合需要高度定制化功能的场景。用户需通过 Python 编写代码灵活组合模块如记忆管理、RAG、Agent 等构建复杂应用 。它更适合技术团队尤其是需要结合多模型、多数据源的高阶开发者这样拥有了更多的灵活度以及更方便开发一些高级智能体。而Dify一类则强调低代码开发通过拖拽组件快速搭建 AI 应用如聊天机器人、知识库问答。用户无需编码即可完成模型集成、知识库配置和工作流编排 。更适合需要快速落地的业务场景以及给一些没有编程经验的人做AI应用。技术提示RAG和Agent之间的关系还比较好理解开发Agent的过程中是可以选用RAG来外挂知识库从而更多地依赖知识库内置文档内容来回答而不是利用大模型的内部知识从而可以更有效地减少回答的幻觉。一、如何用LangChain框架来做Agent智能体开发接下来我们来大致看看这个流程。首先默认你已经装好了LangChain核心库并配置好了大语言模型。然后我们可以使用内置工具。1、使用工具API。直接调用 LangChain 提供的 60 工具如计算器、搜索引擎、维基百科等。from langchain.agentsimportload_tools toolsload_tools([llm-math,wikipedia],llmllm)当然你也可以通过函数封装业务逻辑来创建自定义的工具比如下面这个例子是创建一个股票查询的工具的demofrom langchain.toolsimporttool tool(股票分析工具)def stock_analysis(symbol: str)-dict:returnyfinance.Ticker(symbol).info# 调用金融数据API2、选择Agent类型。LangChain也提供了Agents类可根据场景选择预置类型如 chat_zero_shot_react_description 适合聊天模型from langchain.agentsimportAgentType, initialize_agent agentinitialize_agent(tools, llm,agentAgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,verboseTrue# 显示执行过程)3、配置记忆管理。LangChain还提供了Memory类可添加对话历史记忆模块支持短期窗口缓存和长期向量数据库记忆并绑定到Agent上from langchain.memoryimportConversationBufferWindowMemory memoryConversationBufferWindowMemory(k5)# 保留最近5轮对话agent.memorymemory# 绑定到Agent4、执行链Chains设计与优化。利用LangChain的Chains类编排任务流程将 Agent 与数据处理、检索增强生成RAG等模块串联形成自动化链路from langchain.chainsimportSequentialChain chainSequentialChain(chains[data_loader_chain, agent_execution_chain, report_generator_chain],input_variables[user_query])二、如何在LangChain中接入RAG在 LangChain 中为智能体Agent集成 RAG 知识库检索同样只需通过数据索引构建检索器封装工具链整合三步实现即可。虽然不如Dify那样内置好了RAG但是LangChain有着极高的灵活度比如允许开发者混合使用稠密检索BM25和图检索GraphRAG甚至可以自定义重排序算法。接下来我们来举个例子来看如何在LangChain中接入RAG。1、数据索引构建和知识库预处理首先使用 LangChain 的文档加载器读取本地或网络资源如 PDF、TXT、网页from langchain.document_loadersimportPyMuPDFLoader loaderPyMuPDFLoader(manual.pdf)docsloader.load()# 加载技术手册文档接着将长文档切割为适合检索的片段目的是为了避免超出模型上下文窗口from langchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitter# BGE-m3 支持 8192 token 长文本可增大分块尺寸text_splitterRecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size2000,chunk_overlap400,separators[\n\n,\n,。,,]# 按段落和句子分割)splitstext_splitter.split_documents(docs)接着使用嵌入模型将文本转为向量存入向量数据库from langchain_community.embeddingsimportHuggingFaceBgeEmbeddings from langchain_milvusimportMilvus from langchain.document_loadersimportTextLoader# 1. 初始化BGE嵌入模型model_nameBAAI/bge-m3embeddingsHuggingFaceBgeEmbeddings(model_namemodel_name,model_kwargs{device:cpu},# GPU用户改为cudaencode_kwargs{normalize_embeddings:True},query_instruction# bge-m3必须设置空字符串)# 3. 连接Milvus并创建集合vector_dbMilvus(embedding_functionembeddings,connection_args{host:localhost,port:19530},collection_namebge_demo,index_params{metric_type:IP,# 内积相似度index_type:HNSW,params:{M:16,efConstruction:64}})# 4. 插入向量数据vector_db.add_documents(texts)2.检索器封装成智能体工具我们先创建一个混合检索器并将向量库转为检索工具# 2. 创建混合检索器语义关键词from langchain.retrieversimportBM25Retriever, EnsembleRetriever# 语义检索Milvussemantic_retrievervector_db.as_retriever(search_kwargs{k:5,score_threshold:0.7}# 返回Top5且相似度0.7)# 关键词检索BM25bm25_retrieverBM25Retriever.from_documents(splits)# 混合检索器hybrid_retrieverEnsembleRetriever(retrievers[semantic_retriever, bm25_retriever],weights[0.7,0.3]# 语义检索权重70%)接着定义RAG工具函数将检索器封装为智能体可调用的工具# 3. 封装为智能体工具from langchain.toolsimporttool tool(Milvus知识库检索工具)defmilvus_rag(query: str)-str:使用BGE-m3和混合检索策略查询技术文档 docshybrid_retriever.invoke(query)return\n\n.join(f[来源{doc.metadata.get(source, 未知)}]\n{doc.page_content}fordocindocs)明确工具用途和输入格式避免智能体误调用# 优化工具描述milvus_rag.description用于查询技术文档库输入应为自然语言问题。 支持故障代码如E102、操作步骤等检索。示例如何重置设备3.智能体工具链整合先加载工具集将 RAG 工具与其他工具如计算器、API 接口合并# 1. 加载工具集from langchain.agentsimportload_tools tools[milvus_rag] load_tools([llm-math,requests],llmllm# 需提前初始化大模型如ChatOllama)再初始化智能体选择支持多工具协作的 Agent 类型如 STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION# 2. 初始化支持混合检索的智能体from langchain.agentsimportAgentType, initialize_agent agentinitialize_agent(tools, llm,agentAgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,verboseTrue,max_iterations5# 限制最大调用次数)最后我们试个动态调用示例用户提问时智能体自动触发 RAG 检索# 3. 动态调用示例responseagent.run(设备报错E102如何解决)# 执行流程# 1. 调用RAG工具检索E102相关文档# 2. 结合检索结果生成解决方案以上就是RAG、LangChain和Agent三者关系的总结以及教你如何在LangChain框架中做智能体开发和接入RAG的主要步骤欢迎留言探讨交流。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】