LangFlow與LangChain協(xié)同工作原理深度剖析 在AI應用開發(fā)日益復雜的今天，如何快速構建一個能理解上下文、調用工具、具備記憶能力的智能系統(tǒng)，已成為工程師面臨的核心挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)方式下，開發(fā)者需要深入掌握LangChain的模塊組合邏輯、提示工程技巧…

摘要近年來，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技術的快速發(fā)展在賦能產業(yè)智能化的同時，也為網(wǎng)絡犯罪提供了新的工具和手段。尤其在社會工程學攻擊中，釣魚（Phishing）作為最常見且危害最大的攻…

基于Java+SSM+Flask畢業(yè)論文管理系統(tǒng)(源碼+LW+調試文檔+講解等)/畢業(yè)論文管理/論文管理系統(tǒng)/畢業(yè)論文工具/論文進度管理/學術論文軟件/論文寫作助手/畢業(yè)設計環(huán)境/學生論文平臺2025-12-22 09:46 tlnshuju 閱讀(0) 評…

16.2 對齊方法論：FineTune與RAG兩大技術路徑 在上一節(jié)中，我們深入探討了模型微調的必要性，理解了為什么需要讓通用大模型理解特定的業(yè)務場景。今天，我們將詳細對比兩種主要的模型對齊技術路徑：Fine-tune（微調）和RAG（檢索增強生成），幫助大家更好地理解它們的特點、優(yōu)…

Electron 中的安全性 Electron 應用結合了 Chromium 和 Node.js，提供了強大功能，但也引入了獨特的安全風險：渲染進程中的 XSS 等 Web 漏洞可能升級為遠程代碼執(zhí)行（RCE），因為渲染進程可能訪問 Node.js 和系…

第一章：Open-AutoGLM網(wǎng)絡彈窗誤判的根源解析Open-AutoGLM作為一款基于大語言模型驅動的自動化網(wǎng)頁交互工具，在實際部署過程中頻繁觸發(fā)瀏覽器安全機制，導致網(wǎng)絡彈窗被錯誤識別為惡意行為。該現(xiàn)象的核心成因可歸結為三類技術因素：行…

第一章：Open-AutoGLM加密傳輸協(xié)議配置失敗的根源分析在部署 Open-AutoGLM 加密傳輸協(xié)議時，頻繁出現(xiàn)握手失敗、證書驗證異常及密鑰協(xié)商中斷等問題。這些問題不僅影響服務可用性，還可能暴露系統(tǒng)于中間人攻擊風險之下。深入排查表明，…

摘要近年來，數(shù)字日歷服務中的訂閱功能因其便捷性被廣泛應用于零售促銷、賽事提醒及教育通知等場景。然而，安全研究機構BitSight于2025年披露，威脅行為者正系統(tǒng)性地濫用該機制，將其轉化為隱蔽的釣魚與惡意軟件分發(fā)通道。本文基于對…