LLM 分為三個(gè)部分： 🧩 LLM 基礎(chǔ)（可選）：涵蓋數(shù)學(xué)、Python 和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識。 🧑?🔬 LLM 科學(xué)家：專注于使用最新技術(shù)構(gòu)建最佳的 LLM。 👷 LLM 工程師：…

本章對應(yīng)源代碼：https://github.com/RealKai42/langchainjs-juejin/tree/main/node/rag 這一章，我們將繼續(xù)我們 RAG chat bot 的實(shí)現(xiàn)，在之前的版本中并沒有記憶功能，只是獲取向量庫中的資料 根據(jù)返回的資料回答用戶問題。 這一…

目錄引言一、前置知識：Git的4個(gè)關(guān)鍵區(qū)域文件流轉(zhuǎn)的完整流程關(guān)鍵概念：已跟蹤文件 vs 未跟蹤文件二、精準(zhǔn)撤銷：git restore . 完全解析1. 核心作用2. 區(qū)域影響范圍（劃重點(diǎn)）3. 實(shí)操場景演示場景1：撤銷未 add 的…

LobeChat GPU算力 高效私有化部署AI聊天系統(tǒng) 在企業(yè)對數(shù)據(jù)隱私和系統(tǒng)可控性要求日益提升的今天，一個(gè)能真正“把數(shù)據(jù)留在自己手里”的AI助手，正從理想變?yōu)閯傂?。金融、醫(yī)療、政務(wù)等行業(yè)早已無法滿足于調(diào)用公有云API換來幾句看似智能的回復(fù)——他們需要的…

電子郵件營銷模板：LobeChat編寫個(gè)性化正文 在數(shù)字營銷的日常工作中，撰寫一封既專業(yè)又打動人心的推廣郵件，往往需要反復(fù)斟酌語氣、結(jié)構(gòu)和用戶畫像匹配度。而當(dāng)企業(yè)面臨成千上萬的客戶群體時(shí)，這種“一對一”的內(nèi)容創(chuàng)作幾乎成為不可能…

循環(huán)遍歷集合/數(shù)組，把集合元素拼接成sql片段，動態(tài)處理多個(gè)參數(shù)的場景就比如：簡單場景的：構(gòu)建IN條件、批量查詢用戶列表、一次插入多個(gè)用戶，多對多關(guān)聯(lián)表等等屬性屬性作用collection要遍歷的集合/數(shù)組/Map的keyitem …

目錄 問題1：問題鏈接：問題描述：實(shí)例：代碼： 問題2：問題鏈接：問題描述：實(shí)例：代碼： 問題3：問題鏈接：問題描述：實(shí)例&#xff1…

LobeChat文件上傳功能詳解：圖文混合輸入不再是難題 在智能對話系統(tǒng)日益普及的今天，用戶早已不滿足于“純打字”的交互方式。無論是向客服上傳一張報(bào)錯(cuò)截圖，還是給學(xué)習(xí)助手拍一道數(shù)學(xué)題，人們希望AI能像真人一樣“看圖說話”。然而…