LLM 分為三個部分： 🧩 LLM 基礎（可選）：涵蓋數(shù)學、Python 和神經網絡的基礎知識。 🧑?🔬 LLM 科學家：專注于使用最新技術構建最佳的 LLM。 👷 LLM 工程師：…

本章對應源代碼：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個關鍵區(qū)域文件流轉的完整流程關鍵概念：已跟蹤文件 vs 未跟蹤文件二、精準撤銷：git restore . 完全解析1. 核心作用2. 區(qū)域影響范圍（劃重點）3. 實操場景演示場景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)據隱私和系統(tǒng)可控性要求日益提升的今天，一個能真正“把數(shù)據留在自己手里”的AI助手，正從理想變?yōu)閯傂琛＝鹑?、醫(yī)療、政務等行業(yè)早已無法滿足于調用公有云API換來幾句看似智能的回復——他們需要的…

電子郵件營銷模板：LobeChat編寫個性化正文 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，往往需要反復斟酌語氣、結構和用戶畫像匹配度。而當企業(yè)面臨成千上萬的客戶群體時，這種“一對一”的內容創(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)處理多個參數(shù)的場景就比如：簡單場景的：構建IN條件、批量查詢用戶列表、一次插入多個用戶，多對多關聯(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：實例：代碼： 問題2：問題鏈接：問題描述：實例：代碼： 問題3：問題鏈接：問題描述：實例&#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錯截圖，還是給學習助手拍一道數(shù)學題，人們希望AI能像真人一樣“看圖說話”。然而…