本文詳細(xì)對(duì)比了5大主流LLM開(kāi)源框架：LangChain、Microsoft AutoGen、Microsoft Semantic Kernel、Haystack和LlamaIndex，分析了它們的定位、優(yōu)缺點(diǎn)及適用場(chǎng)景。從快速原型開(kāi)發(fā)到企業(yè)級(jí)應(yīng)用，從單智能體到多智能體協(xié)作，提供了全面的選…

提示交互界面設(shè)計(jì)的10個(gè)直觀化技巧：讓提示工程從“黑盒”變“明牌” 作為提示工程架構(gòu)師，你一定遇到過(guò)這樣的場(chǎng)景： 用戶盯著“請(qǐng)輸入提示”的輸入框發(fā)呆，不知道該寫什么；調(diào)了半小時(shí)“溫度”參數(shù)，還是分不…

一、云負(fù)載測(cè)試的痛點(diǎn)與AI化機(jī)遇1.1 傳統(tǒng)負(fù)載測(cè)試的瓶頸腳本編制耗時(shí)&#xff1a;JMeter等工具需手工編寫測(cè)試腳本&#xff0c;復(fù)雜業(yè)務(wù)流構(gòu)建平均耗時(shí)8-12小時(shí)場(chǎng)景覆蓋局限&#xff1a;人工設(shè)計(jì)的測(cè)試場(chǎng)景僅能覆蓋<30%的潛在用戶行為路徑資源預(yù)測(cè)偏差&#xff1a;靜態(tài)負(fù)載?！?

前言:由于工作所需,需要使用Postman測(cè)試工具,對(duì)基于ws規(guī)范的WebService接口進(jìn)行測(cè)試.在經(jīng)過(guò)多種嘗試后,終于找到了正確的測(cè)試方法.下面我便詳細(xì)記錄測(cè)試步驟,以便以后再次測(cè)試時(shí)可以拿來(lái)主義.第一步:確保WebService服務(wù)端正常啟動(dòng)(注意服務(wù)端各個(gè)接口發(fā)布的url地址)第二步:打開(kāi)…

AI大模型架構(gòu)師是融合軟件架構(gòu)、機(jī)器學(xué)習(xí)和系統(tǒng)設(shè)計(jì)的高級(jí)技術(shù)角色&#xff0c;負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化大規(guī)模AI模型系統(tǒng)。該職業(yè)需求旺盛但供給不足&#xff0c;薪酬水平高&#xff08;一線城市月薪中位數(shù)超4.2萬(wàn)&#xff0c;資深者年薪80-200萬(wàn)&#xff09;。需掌握深度學(xué)習(xí)、分…

圖書館古籍?dāng)?shù)字化加速&#xff1a;AI識(shí)別結(jié)合TensorRT推理 在國(guó)家圖書館的數(shù)字化中心&#xff0c;一臺(tái)掃描儀正以每分鐘一頁(yè)的速度將泛黃的線裝書轉(zhuǎn)化為高清圖像。這些圖像隨后被送入后臺(tái)系統(tǒng)——等待它們的不再是緩慢的人工錄入&#xff0c;而是一套能在百毫秒內(nèi)完成文字識(shí)別的…

第一部分：開(kāi)篇立論 —— 當(dāng)熱鬧退場(chǎng)，你的品牌留下了什么？ 在成都，一場(chǎng)成功的線下活動(dòng)應(yīng)該是什么樣子？是在成都太古里搭建一個(gè)引來(lái)無(wú)數(shù)人打卡的華麗場(chǎng)景？還是在萬(wàn)象城舉辦一場(chǎng)明星云集、聲量浩大的發(fā)布會(huì)？ 當(dāng)裝置…

用戶行為序列建模推理優(yōu)化&#xff1a;電商平臺(tái)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn) 在高并發(fā)、低延遲的電商推薦場(chǎng)景中&#xff0c;一個(gè)看似簡(jiǎn)單的“猜你喜歡”背后&#xff0c;往往運(yùn)行著極其復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型。尤其是當(dāng)系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)理解用戶剛剛發(fā)生的點(diǎn)擊、瀏覽、加購(gòu)等一系列行為時(shí)&#xff0c;如何…