文章目錄 Production-Grade Agentic AI System Design and Implementation: Building Agentic AI Systems Using FastAPI and LangGraph Introduction: The Dawn of Agentic Workflows The Evolution from Simple APIs to Intelligent Agents What is an "Agentic AI Syst…

MiDaS模型應用實戰(zhàn)：自然場景深度估計 1. 引言：AI 單目深度估計的現(xiàn)實意義 在計算機視覺領域，從單張2D圖像中恢復3D空間結構一直是極具挑戰(zhàn)性的任務。傳統(tǒng)方法依賴多視角幾何或激光雷達等硬件設備，成本高且部署復雜。近年來&…

AI智能實體偵測服務核心解析｜高精度RaNER模型動態(tài)高亮實戰(zhàn)應用 在信息爆炸的時代，非結構化文本數(shù)據(jù)如新聞、社交媒體內(nèi)容、企業(yè)文檔等呈指數(shù)級增長。如何從這些雜亂無章的文字中快速提取關鍵信息，成為提升信息處理效率的核心挑戰(zhàn)。命名實體識…

MiDaS模型實戰(zhàn)：建筑場景深度估計應用案例 1. 引言：AI 單目深度估計的現(xiàn)實價值 在計算機視覺領域，從單張2D圖像中恢復3D空間結構一直是極具挑戰(zhàn)性的任務。傳統(tǒng)方法依賴多視角幾何或激光雷達等硬件設備，成本高且部署復雜。近年來&…

如何高效部署大模型翻譯？HY-MT1.5 vLLM快速上手指南 隨著全球化進程加速，高質(zhì)量、低延遲的機器翻譯已成為企業(yè)出海、內(nèi)容本地化和跨語言協(xié)作的核心基礎設施。騰訊混元團隊推出的 HY-MT1.5 系列翻譯大模型，憑借其在多語言支持、上下文理解與格…

無需訓練代碼，一鍵部署中文NER服務｜AI智能實體偵測鏡像上線 1. 背景與需求：命名實體識別的工程落地挑戰(zhàn) 在自然語言處理（NLP）的實際應用中，命名實體識別（Named Entity Recognition, NER&#…

引言 在當今數(shù)字化的時代，聊天機器人已經(jīng)成為了我們生活中常見的工具，無論是在客服服務、智能助手，還是在娛樂互動等場景中都有著廣泛的應用。Python 作為一門功能強大且易于學習的編程語言，為我們實現(xiàn)一個簡易的聊天機器人提供了…

大語言模型（LLM） 的核心局限性——知識時效性、“幻覺”（hallucination）問題，以及難以訪問私有或領域特定數(shù)據(jù)——催生了**檢索增強生成（RAG）技術的誕生。如今，隨著智能體&#xff0…