企业官网建设流程全解析

网站建设基于,自己做的网址危险网站,网站建设后台系统有哪些,免费海报制作模板“ Langchain1.x的版本升级#xff0c;也间接指明了大模型开发未来的方向。” 作为大模型应用中热门的开发框架——Langchain最近迎来了大的升级#xff0c;从0.x版本升级到1.x版本#xff0c;官方也强调说这是一次大的版本升级#xff0c;并且是第一个稳定版本#xff0c…“Langchain1.x的版本升级也间接指明了大模型开发未来的方向。”作为大模型应用中热门的开发框架——Langchain最近迎来了大的升级从0.x版本升级到1.x版本官方也强调说这是一次大的版本升级并且是第一个稳定版本官方承诺在2.x版本之前不会再有大的改动。因为在此之前由于Langchain为了追求功能的适配性每次迭代都会有颠覆性的升级导致很多之前的功能和接口都不能用这也给很多开发者带来很多困扰。Langchain1.x版本从Langchain官网中可以看到Langchain的这次升级版本跨度很大而主要功能方向基本上可以说是为了Agent智能体定制化开发并且去除了很多之前的功能如chain链式调用。官网地址: https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/overviewLangchain的这次升级也间接说明了大模型应用在未来的主要方向——智能体。在1.x之前的Langchain版本中Langchain家族主要分为两块一块是基于Langchain的普通大模型应用开发如简单对话格式化输出记忆功能等主要基于其核心设计理念——Chain链式调用实现可以通过其封装的Chain对象或者LCEL表达式实现这也是Langchain的由来。其次就是智能体开发中使用的Langgraph通过状态图的方式实现智能体的数据流转与协作。但在Langchain1.x版本中链式调用被完全弱化其核心理念全部围绕智能体开发实现通过Langchain包可以很容易实现一个智能体。# pip install -qU langchain langchain[anthropic] from langchain.agents import create_agent def get_weather(city: str) - str: Get weather for a given city. return fIts always sunny in {city}! agent create_agent( modelclaude-sonnet-4-5-20250929, tools[get_weather], system_promptYou are a helpful assistant, ) # Run the agent agent.invoke( {messages: [{role: user, content: what is the weather in sf}]} )并且在Langchain中封装了智能体常用组件如模型对话工具记忆流式输出格式化等模块使得只需要几行代码就可以实现智能体开发。最重要的是在Langchain1.x版本中提出了几个重要概念一是中间件Middleware二是运行时环境。在之前的大模型应用中怎么对模型输入或输出的数据进行处理需要自己添加节点进行手动处理但在新版本中提出了中间件的概念其优点是只需要进行简单的配置即可实现并且可以根据不同的业务功能选择不同的中间件。from langchain.agents import create_agent from langchain.agents.middleware import SummarizationMiddleware, HumanInTheLoopMiddleware agent create_agent( modelgpt-4o, tools[...], middleware[ SummarizationMiddleware(...), HumanInTheLoopMiddleware(...) ], )再有就是在智能体应用中数据的传递是一个很麻烦的事情如怎么把用户id或者一些外部参数传入到智能体在之前只能通过config配置的方式但在新版本中的运行时环境中很容易就可以实现这个功能大大降低了开发量。from dataclasses import dataclass from langchain.tools import tool, ToolRuntime dataclass class Context: user_id: str tool def fetch_user_email_preferences(runtime: ToolRuntime[Context]) - str: Fetch the users email preferences from the store. user_id runtime.context.user_id preferences: str The user prefers you to write a brief and polite email. if runtime.store: if memory : runtime.store.get((users,), user_id): preferences memory.value[preferences] return preferences除了这些之前在Langchain新版本中还封装了很多其它有用的功能如人工介入多智能体MCP等我们可以在学习和开发的过程中慢慢深入理解。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”