一、引言 在當(dāng)今人工智能飛速發(fā)展的時(shí)代，大語言模型（LLMs）如 GLM-4、GPT-4o 和 Claude-3 等，已成為自然語言處理領(lǐng)域的核心力量。它們各自在不同任務(wù)和場(chǎng)景下展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，然而，如何根據(jù)具體任務(wù)的需求，將其高效地整合運(yùn)用，是許多開發(fā)者面臨的挑戰(zhàn)。LangChain 作為…

引言：開啟智能辦公新旅程 在日常辦公中，處理郵件、撰寫周報(bào)和同步信息到 Notion 等工作常常占據(jù)了我們大量的時(shí)間和精力。每天面對(duì)堆積如山的郵件，手動(dòng)篩選重要信息、回復(fù)郵件，再花費(fèi)時(shí)間整理本周工作內(nèi)容生成周報(bào)，最后將周報(bào)同步到 Notion 進(jìn)行知識(shí)管理，整個(gè)流程繁瑣又耗…

本文詳細(xì)對(duì)比了5大主流LLM開源框架：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…

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&#xff0c;資深者年薪80-200萬&#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…