簡(jiǎn)介 文章介紹了一個(gè)基于LangGraph 1.0和MCP協(xié)議的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中心設(shè)備監(jiān)控智能體系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)通過(guò)LangGraph進(jìn)行工作流編排，使用MCP作為工具協(xié)議，支持多種LLM模型，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備狀態(tài)查詢、故障診斷、預(yù)警檢查和歷史數(shù)據(jù)分析等功能。文章詳細(xì)解…

Langflow RAG 架構(gòu)深度解析與實(shí)踐 在企業(yè)知識(shí)庫(kù)、智能客服和內(nèi)部助手等場(chǎng)景中，檢索增強(qiáng)生成（RAG）已成為解決大模型“幻覺(jué)”問(wèn)題的主流方案。然而，傳統(tǒng)基于 Python 腳本的實(shí)現(xiàn)方式往往面臨開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)、調(diào)試?yán)щy、團(tuán)隊(duì)協(xié)作門檻高等…

NVIDIA TensorRT-LLM大語(yǔ)言模型推理優(yōu)化：基于TensorRT鏡像的極致性能實(shí)踐 在生成式 AI 爆發(fā)的今天，企業(yè)部署大語(yǔ)言模型（LLM）早已不再局限于“能不能跑通”，而是聚焦于“能否高效、低成本地服務(wù)成千上萬(wàn)用戶”。一個(gè)典型…

利用清華源加速TensorRT相關(guān)依賴的npm安裝過(guò)程 在構(gòu)建高性能AI推理系統(tǒng)時(shí)，開(kāi)發(fā)者往往將注意力集中在模型優(yōu)化、吞吐量提升和延遲控制上。然而，在真實(shí)開(kāi)發(fā)環(huán)境中，一個(gè)常被忽視卻極具破壞性的問(wèn)題悄然浮現(xiàn)：依賴包下載緩慢甚至失敗?！?

用Dify構(gòu)建文生視頻工作流：從提示到成片 在內(nèi)容創(chuàng)作的戰(zhàn)場(chǎng)上，效率就是生命。當(dāng)短視頻平臺(tái)每秒吞吐數(shù)萬(wàn)條新內(nèi)容時(shí)，手動(dòng)拍攝、剪輯、配樂(lè)的傳統(tǒng)流程早已跟不上節(jié)奏。越來(lái)越多團(tuán)隊(duì)開(kāi)始探索“AI原生內(nèi)容生產(chǎn)”——只需一句話，自動(dòng)產(chǎn)…

簡(jiǎn)介 本文是AI大模型Agent面試題第十二輯，精選15道關(guān)于Agent個(gè)性化與定制的高頻面試題，涵蓋個(gè)性化策略、用戶畫像、偏好學(xué)習(xí)、自適應(yīng)調(diào)整、多租戶設(shè)計(jì)、權(quán)限管理、定制化開(kāi)發(fā)、配置管理、主題切換、語(yǔ)言支持、文化適配、評(píng)估優(yōu)化及未來(lái)趨勢(shì)等核心知識(shí)點(diǎn)…

構(gòu)建本地化私有知識(shí)庫(kù)：Langchain-Chatchat Ollama 完整部署實(shí)踐 在企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的浪潮中，如何讓內(nèi)部沉淀的技術(shù)文檔、產(chǎn)品手冊(cè)和運(yùn)營(yíng)資料真正“活起來(lái)”，成為一線員工隨手可查的智能助手？一個(gè)常見(jiàn)痛點(diǎn)是：通用大模型…

開(kāi)源社區(qū)熱議：GPT-SoVITS為何成為TTS領(lǐng)域黑馬？ 在AI語(yǔ)音技術(shù)飛速演進(jìn)的今天，一個(gè)名字正悄然席卷中文開(kāi)發(fā)者圈——GPT-SoVITS。它不像某些商業(yè)產(chǎn)品那樣鋪天蓋地打廣告，也沒(méi)有動(dòng)輒百萬(wàn)級(jí)參數(shù)宣傳噱頭，卻憑借“一分鐘克隆…