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产品市场契合度(PMF)框架案例

Answer

以下是一些产品市场契合度(PMF)框架的案例:

  • HubSpot:在 2006 年,小企业面临高成本的营销渠道。HubSpot 意识到可以利用互联网的特性,提供内容、SEO 和电子邮件管理工具。他们创造了“入站营销”术语,并通过市场教育推动了小企业界的营销革命。
  • Square:解决了小企业无法接受信用卡支付的问题。他们将智能手机转变为移动信用卡终端,通过免费提供硬件和软件,赢得了早期采纳者的支持,最终成为新的标准。
  • Uber:重新想象出租车体验,创造了共享汽车市场。他们不仅要说服普通人成为司机,还需应对出租车工会、法规等挑战。其他人对困难的厌恶为 Uber 提供了更多市场机会。

这些案例表明,通过改变固有认知,找到新的解决方案,可以实现产品市场契合度,并在市场中获得成功。

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References

产品市场契合度(PMF)框架 | 红杉

2006年,营销主要由广告、邮件和电话营销组成。这使得小企业处于不利地位,因为这些都是高成本渠道。布莱恩·哈利根和达默什·沙阿意识到有一种新的方式:小公司可以利用快速成熟的互联网的特性——博客、社交媒体、SEO、电子邮件通讯——以传统渠道一小部分的成本达到观众。[HubSpot](https://www.hubspot.com/)的一套内容、SEO和电子邮件管理工具为客户解决了这个问题。但是,为了让客户相信他们的方法并开始采用他们的产品,HubSpot需要在客户心中明确新的方式——使他们意识到旧的方式已破损并可以被更好的东西所替代。他们通过为他们的新方式创造一个术语——“入站营销”——甚至写了一本关于它的书来实现这一点。他们在市场教育方面如此有效,以至于这一想法获得了认可,并在小企业界引发了一场营销革命,推动HubSpot达到产品市场契合,甚至更远。

产品市场契合度(PMF)框架 | 红杉

当Block(原名叫[Square](https://squareup.com/))首次推出时,他们要解决的困难现实是众所周知并且被普遍接受的:“仅限现金”。对于许多小企业或任何农贸市场来说,他们没有办法接受信用卡支付。消费者只能辛苦去寻找自动取款机,而商家则经常错失销售机会。杰克·多尔西和吉姆·麦克尔维的独到见解是,正在变得无处不在的智能手机,实际上可以有效地转变为移动信用卡终端。Square意识到这个所谓的生活固有事实实际上是一个它们可以解决的难题。但是,要想获得成功,就需要让世界看到它不再需要忍受这一痛点,并且足够信任Square的解决方案来采纳他们的新方式。为了激发这种顿悟并赢得早期采纳者的支持,他们会宣传这一产品,Square早期决定免费向商家提供硬件和软件,并稍后再找出商业模式。最终,Square成为了一个新标准。

产品市场契合度(PMF)框架 | 红杉

你的新颖方法可能会替代现有市场(如Salesforce将CRM迁移到云端)或可能创造一个新市场(如Uber将出租车体验重新想象为共享汽车市场)。无论哪种方式,你在“改变固有认知”路径上可能会面临较少的竞争,因为改变现状的困难已经让其他创始人望而却步。为了成功,Uber不仅必须说服成千上万的普通人载着陌生人四处驾驶,而且还必须与出租车工会、当地法规和劳动法律打交道。其他人对这种困难的天然厌恶意味着你可能会获得更多的空白市场机会。

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现在有哪些GenAI原生应用验证了PMF?
目前,一些 GenAI 原生应用已展现出产品市场契合度(PMF)的早期成功迹象。例如,ChatGPT 成为增长最快的应用,在学生和开发者中具有很强的产品市场契合度;Midjourney 成为集体创意的灵感来源,据报道仅 11 人的团队就实现了数亿美元的收入;Character 推动了 AI 娱乐和伴侣领域的发展,创造了用户平均在应用中花费两小时的消费者“社交”应用。然而,尽管有这些成功案例,仍有许多 AI 公司尚未实现产品市场契合度(PMF)或拥有可持续的竞争优势,整个 AI 生态系统的繁荣也并非完全可持续。
2024-08-30
AI营销案例
以下是一些 AI 营销案例: 1. 大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践: 品牌超级符号映射:根据品牌符号的模型训练和结构控制,用户输入丰富关键词可快速完成准确的超级符号主视觉,如双 11 AI 创作赢红包、双 11 联合传播猫头海报&花车大巡游、超级品类日 品牌符号系列海报等案例。 品牌 IP 形象 AI 生成:训练特定的天猫/淘宝/营销 IP 公仔模型,根据不同需求稳定输出定制化 IP 形象,如天猫 AI 玩行动 品牌联合海报、天猫双 11 出游主题喵卡、淘宝天猫一起冲亚、天猫 U 先公仔三视图生成及应用等案例。 传播&投放:包括双 11 超级发布 品牌联合海报、媒介投放开屏海报等案例。 大促营销:通过 AI 生成图像或素材,结合平面合成及修正,如淘宝天猫大促视觉、双 11 大促 横向会场版头模板化应用、天猫小黑盒 新品联名等案例。 2. AI 在活动策划中的应用: 活动主题及内容生成:根据活动目标、参与者背景等信息生成合适的活动主题和内容框架建议,例如通过对话生成模型提出活动主题和议程草案。 邀请函和宣传文案生成:基于活动信息生成吸引人的邀请函和宣传文案,如微软在 Build 大会上使用 AI 生成 8000 多份个性化的邀请函。 现场活动管理:利用计算机视觉、语音识别等辅助管理活动现场的人流、秩序等,例如基于人群密度的通道引导、实时翻译等。 虚拟助手:AI 对话系统作为虚拟活动助手,为参与者提供信息查询、问题咨询等服务,例如 Replika 提供的智能虚拟活动助手应用。 活动反馈分析:自动分析活动反馈(文字、语音等),总结关键观点和改进建议,例如飞书和钉钉的会议总结功能。 活动营销优化:基于参与者行为数据优化营销策略,实现个性化营销,例如针对目标受众的定向广告投放等。 3. 其他案例: 营销:蓝色光标 X 京东|AIGC 代言人营销新模式,OPEN AD 时代来临:在代言人项目中探索出了行业崭新的 AIGC 精细化作业模式,革新传统代言人 TVC 制作流程。 营销:定制营销报告:涵盖汇报对象身份、销售数据、财务报告、市场分析、客户反馈、营销效果评估等方面。 办公:高效做 PPT:用 ChatGPT 生成 Markdown 语法内容,再借用 MindShow 工具转换为精美的 PPT。
2025-01-21
AI 营销最佳实践或案例
以下是一些 AI 营销的最佳实践或案例: 大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践: 1. 品牌超级符号映射:根据品牌符号的模型训练和结构控制,用户输入丰富关键词可快速完成准确的超级符号主视觉。案例包括双 11 AI 创作赢红包、双 11 联合传播猫头海报&花车大巡游、超级品类日 品牌符号系列海报。 2. 品牌 IP 形象 AI 生成:训练特定的天猫/淘宝/营销 IP 公仔模型,根据不同需求稳定输出定制化 IP 形象,还可形成素材库。案例有天猫 AI 玩行动 品牌联合海报、天猫双 11 出游主题喵卡、淘宝天猫一起冲亚、天猫 U 先公仔三视图生成及应用。 3. 传播&投放:案例有双 11 超级发布 品牌联合海报、媒介投放开屏海报。 4. 大促营销:通过 AI 生成图像或素材,结合平面合成及修正,确保符合品牌形象,精准表达营销活动主题,快速生成多个设计变体并迭代优化。案例包括淘宝天猫大促视觉、双 11 大促 横向会场版头模板化应用、天猫小黑盒 新品联名。 AI 在活动策划中的应用案例: 1. 活动主题及内容生成:根据活动目标、参与者背景等信息,生成合适的活动主题和内容框架建议,例如通过对话生成模型提出活动主题和议程草案。 2. 邀请函和宣传文案生成:基于活动信息生成吸引人的邀请函和宣传文案,增强宣传效果。例如微软在 Build 大会上使用 AI 生成了 8000 多份个性化的邀请函。 3. 现场活动管理:利用计算机视觉、语音识别等辅助管理活动现场的人流、秩序等。例如基于人群密度的通道引导、实时翻译等。 4. 虚拟助手:AI 对话系统作为虚拟活动助手,为参与者提供信息查询、问题咨询等服务。例如 Replika 提供了智能的虚拟活动助手应用。 5. 活动反馈分析:自动分析活动反馈(文字、语音等),总结关键观点和改进建议。例如飞书和钉钉的会议总结功能。 6. 活动营销优化:基于参与者行为数据,优化营销策略,实现个性化营销。例如针对目标受众的定向广告投放等。 AIGC 商业视频落地经验分享: 1. AIPO 校园创投活动:10 月 20 号将在全国 20 多所高校举办线下 AIPO 模拟创业者和投资人的活动,校园大使确定举办校内线下活动的报名今晚 8 点半截止。 2. AI 商业片分享:邀请自媒体博主 EM7 和南柒老师讲解如何使用 AIGC 工具完成品牌方合作,包括实战项目、合作品牌、案例区分、制作流程等,并提及不同平台发作品的区别。 3. 品牌营销与营销的概念差异:品牌营销侧重于让用户记住品牌,加深大众记忆;营销则以销售和转化为目的,更着重于产品本身。 4. AI 在品牌广告中的应用案例:如伊利的黏土风格广告,通过特定元素复原运动员形象,属于品牌广告。 5. AI 在营销广告中的应用案例:某宝好物节的广告,旨在促进消费,属于营销广告。 6. AI 视频制作的突破与挑战:路特斯的广告在时间有限的情况下仍做出尝试和突破,早期 AI 技术下的视频存在一些痛点,后续不断改进。
2025-01-20
国内优秀Agent应用案例
以下是一些国内优秀的 Agent 应用案例: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 2. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 3. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等多种场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 4. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色,提供更深入的环境感知和记忆功能。
2025-01-19
国内优秀智能体案例
以下是一些国内优秀智能体案例: 在车辆使用指南维度,多个大模型表现优异,达到 80 分以上,在操作指南、车辆故障诊断、维修保养等任务上具备较高交互成熟度。 在汽车场景中,部分 13 14B 中小模型超过云端闭源模型,展现出端侧模型满足用户需求的良好能力和巨大潜力。 在社交方向,有用户注册后先创建自己的智能体,让其与他人的智能体聊天,然后真人介入的有趣场景。 字节推出的“扣子”是用于开发下一代 AI 聊天机器人的构建平台。 国内存在如 Dify.AI 等智能体开发平台。
2025-01-19
2024大模型典型应用案例集
以下是 2024 大模型的一些典型应用案例及相关信息: 《2024 大模型典型示范应用案例集》汇集了 97 个优秀案例,展示了大模型技术在教育、医疗、金融、政务等多个行业和领域的应用。案例由阿里云、百度、华为等领先企业实施,上海成为应用落地的热点地区,大中型企业是主要试验场。AI 智能体和知识库成为提升大模型落地实效的关键手段。 在智能终端行业,中国超半数手机厂商都在使用文心大模型,包括三星、荣耀、vivo、OPPO、小米等主流手机品牌;上汽大众、吉利汽车、蔚来汽车、长安汽车等十余家车企已接入百度文心大模型。 整体来看,在主流大模型厂商中,百度表现突出,拿下最关键的中标项目数量、中标金额两项第一。截至 11 月,其文心大模型日均调用量超过 15 亿次,千帆平台帮助客户精调了 3.3 万个模型、开发了 77 万个企业应用。今年三季度财报披露,百度智能云营收达 49 亿元,同比增长 11%,其增长主要由互联网、教育、金融等行业对模型训练和推理的高需求带动。 企业想要真正将大模型在自身场景落地,需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力。 相关报告: 《信达证券:AI 行业设计领域专题报告:Adobe AI 功能覆盖全面,Canva、美图等力争上游》 《中国信通院:大模型基准测试体系研究报告(2024 年)》 《埃森哲:人工智能行业:2024 在生成式人工智能时代重塑工作、劳动力和员工》 此外,还有一些相关活动,如: 2024 年是国内大模型技术加速落地的关键年份,各大厂商如百度、阿里、字节等在 AI 大模型领域展开激烈竞争。百度凭借 40 个中标项目和 2.74 亿元中标金额在行业中处于领先地位。尤其在金融、智能终端等行业,百度文心大模型的应用广泛,表现亮眼。 🏮「非遗贺春」魔多蛇年春节 AI 模型创作大赛,大赛时间 2024 年 12 月 24 日2025 年 1 月 15 日。大赛奖池【¥12000】现金奖励+官方高含金量荣誉证书+会员与算力激励+流量激励。双赛道同时开启,赛道一【春节】+赛道二【爱非遗 AI 传承】。本次活动由浙江省非遗保护中心(浙江省非遗馆)指导×浙江省非遗保护基金会主办×魔多 AI 联合承办,由提供社区传播支持。
2025-01-16
消费行业ai案例
以下是一些消费行业的 AI 案例: 《2024 生成式 AI 商业落地白皮书》由火山引擎、RollingAI 和 InfoQ 研究中心联合发布,为 CXO 提供 AI 转型战术指南。书中通过 240 个应用场景地图,展示了 AI 在消费零售等行业的落地案例,探讨了 AI 基础设施构建、项目落地准备和快速补齐能力差距等关键问题,并提出了八步实施大模型接入的方法论。 关于 AI 的最强大之处之一是它能使产品个性化用户体验。这方面的早期应用已经出现在教育科技和搜索中,预计这种定制将是许多 AI 启用产品的核心价值主张。 此外,人工智能在汽车行业也有广泛应用: 自动驾驶技术:利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶。 车辆安全系统:AI 被用于增强车辆的安全性能,如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。 个性化用户体验:AI 可以根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置。 预测性维护:通过分析车辆的实时数据,AI 可以预测潜在的故障和维护需求。 生产自动化:在汽车制造过程中,AI 被用于自动化生产线,提高生产效率和质量控制。 销售和市场分析:汽车公司使用 AI 来分析市场趋势、消费者行为和销售数据。 电动化和能源管理:AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用。 共享出行服务:AI 支持的共享出行服务,使用 AI 来优化路线规划、调度车辆和定价策略。 语音助手和车载娱乐:AI 驱动的语音助手允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 车辆远程监控和诊断:AI 系统可以远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。
2025-01-14
18种提示词框架
以下是 18 种提示词框架: 1. Instruction(指令):即您希望 AI 执行的具体任务,比如翻译或者写一段什么文字。 2. Context(背景信息):给 AI 更多的背景信息,引导模型做出更贴合需求的回复。 3. Input Data(输入数据):告知模型需要处理的数据。 4. Output Indicator(输出引导):告知模型我们要输出的类型或风格。 5. Capacity and Role(能力和角色):ChatGPT 应扮演什么角色。 6. Insight(见解):提供您请求的背后见解、背景和上下文。 7. Statement(声明):您要求 ChatGPT 做什么。 8. Personality(个性):您希望 ChatGPT 以何种风格、个性或方式回应。 9. Experiment(实验):请求 ChatGPT 为您回复多个示例。 10. Background(背景):说明背景,为 ChatGPT 提供充足信息。 11. Role(角色):您希望 ChatGPT 扮演的角色。 12. Objectives(目标):我们希望实现什么。 13. Key Result(关键结果):您要什么具体效果,试验并调整。 14. Evolve(试验并改进):三种改进方法自由组合:a.改进输入:从答案的不足之处着手改进背景、目标与关键结果;b.改进答案:在后续对话中指正 ChatGPT 答案缺点;c.重新生成:尝试在 Prompt 不变的情况下多次生成结果,优中选优。 15. CONTEXT 上下文背景:为对话设定舞台。 16. OBJECTIVE 目的:描述目标。 17. ACTION 行动:解释所需的动作。 18. SCENARIO 方案:描述场景。 此外,还有一些常见的特定框架,如: 1. ICIP 框架:包括指令(Instruction,必须)、背景信息(Context,选填)、输入数据(Input Data,选填)和输出指示器(Output Indicator,选填)。 2. BROKE 框架:着重于背景(Background)、角色定义(Role)、目标设定(Objectives)、关键成果展示(Key Result)以及持续的试验与优化(Evolve)。 3. CRISPE 框架:分为上下文(Context)、角色(Role)、说明(Instruction)、主题(Subject)、预设(Preset)和例外(Exception)。 提示词工程师是专门负责为大语言模型设计、优化和实施 Prompt 的技术角色,他们深刻理解模型的工作原理,能够根据具体需求定制合适的 Prompt,确保其有效性。随着大语言模型在商业和研究领域的应用,定制化的 Prompt 编写服务日渐受到欢迎。这些专业服务往往由资深的提示词工程师提供,他们会深入了解客户的具体需求,从而为其设计、优化并定制出最合适的 Prompt。
2025-01-15
对话框架都有哪些
以下是一些常见的对话框架: 1. 智谱·AI 开源模型列表中的 Chat 模型框架: ChatGLM36B:第三代 ChatGLM 对话模型,采用全新 Prompt 格式,原生支持工具调用、代码执行和 Agent 任务等复杂场景,上下文 token 数为 8K。 ChatGLM36Bbase:第三代 ChatGLM 基座模型,采用更多样训练数据、更充分训练步数和更合理训练策略,在 10B 以下基础模型中性能最强,上下文 token 数为 8K。 ChatGLM36B32k:第三代 ChatGLM 长上下文对话模型,在 ChatGLM36B 基础上强化长文本理解能力,能处理最多 32K 长度上下文。 ChatGLM26B32k:第二代 ChatGLM 长上下文对话模型,在 ChatGLM26B 基础上进一步强化长文本理解能力,能处理最多 32K 长度上下文。 ChatGLM26B32kint4:ChatGLM26B32K 的 int4 版本。 ChatGLM6B:第一代 ChatGLM 对话模型,支持中英双语,基于 General Language Model架构,具有 62 亿参数,结合模型量化技术可在消费级显卡上本地部署,上下文 token 数为 2K。 2. COSTAR 框架: 定义:指明文本的整体风格,包括词汇选择、句式结构及可能的参照对象。 重要性:不同风格适合不同场合,如学术论文和社交媒体帖子。 示例:科学论文需正式语言和客观语气,博客文章可采用轻松、个人色彩写作风格。 Tone(语气) 定义:设定文本的情感基调,确保符合预期氛围。 重要性:正确语气可建立与读者联系,传达适当态度。 示例:商业计划书需正式、专业且有说服力语气,产品评测可采用轻松幽默语气。 Audience(受众) 定义:明确回答或文本的目标读者。 重要性:了解受众有助于调整语言复杂度、术语使用及整体信息传递方式。 示例:专业人士可用行业术语和复杂概念,大众需简化语言避免专业化术语。 Response(回复) 定义:指定最终输出的形式和结构。 重要性:正确格式使信息更易理解和消化。 示例:详细分析报告按标准报告格式组织,简单问答可直接列表呈现答案。
2025-01-14
提示词框架
以下是关于提示词框架的相关内容: 视频模型中的提示词框架: Vidu Prompt 基本构成: 提示词基础架构:包括主体/场景、场景描述、环境描述、艺术风格/媒介。需调整句式和语序,避免主体物过多/复杂、模糊术语表达,使用流畅准确的口语化措辞,丰富、准确和完整的描述以生成特定艺术风格、满足需求的视频。 提示词与画面联想程度的说明:以单帧图像为例,通过具体详实的位置描述/环境描述进行构图,艺术风格描述提升效果和氛围,统一画面风格。 AI 提示词工程师相关的提示词框架: 提示词工程师是专门负责为大语言模型设计、优化和实施 Prompt 的技术角色,不仅编写 Prompt,还需测试和优化以确保输出内容质量。 发展出多种提示词框架,如 ICIP 框架(包括指令、背景信息、输入数据、输出指示器)、BROKE 框架(包括背景、角色定义、目标设定、关键成果展示、持续的试验与优化)、CRISPE 框架(包括上下文、角色、说明、主题、预设、例外)。 有定制化的 Prompt 编写服务,由资深提示词工程师深入了解客户需求设计、优化并定制最合适的 Prompt。 RAG 提示工程中的提示词框架: 在输入环节构建全面的提示词框架,包含伦理审查及针对不同类型攻击的审查规则,具体划分为伦理审查及对越狱类、泄露类、目标劫持类等攻击类型的审查。融入人格设定元素,利用大型模型的注意力机制,加固输入防护的审核能力及人格设定的稳定性。
2025-01-13
ai agent 框架有哪些
目前常见的 AI Agent 框架主要有以下几种: 1. LangChain 的 LangGraph:通过简化标准底层任务,如调用 LLM、定义和解析工具、链接调用等,使入门变得容易,但可能创建额外抽象层,增加调试难度。 2. 亚马逊 Bedrock 的 AI Agent 框架。 3. Rivet:拖放式 GUI 的 LLM 工作流构建器。 4. Vellum:用于构建和测试复杂工作流的 GUI 工具。 此外,行业里常用于为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划等能力的框架是 LangChain,它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。AutoGPT 被描述为使 GPT4 完全自主的实验性开源尝试,也是一种重要的框架。但需要注意的是,当前大多数代理框架都处于概念验证阶段,还不能可靠、可重现地完成任务。
2025-01-08
提示词框架
以下是关于提示词框架的相关内容: 视频模型中的提示词框架: 基本构成: 提示词基础架构包括主体/场景、场景描述、环境描述、艺术风格/媒介。需调整句式和语序,避免主体物过多/复杂、模糊术语表达,使用流畅准确的口语化措辞,丰富、准确和完整的描述以生成特定艺术风格、满足需求的视频。 提示词与画面联想程度:以单帧图像为例,通过具体详实的位置描述/环境描述和艺术风格描述等,构建画面的基本呈现效果和统一画面风格。 示例:基础词“玻璃桌上的咖啡杯,杯子外面写着单词LOVE”,适度联想扩充为“花园里的透明玻璃桌上的咖啡杯,杯子外面写着单词LOVE,周围满是盛开的鲜花,和煦的阳光洒满整个花园,Claude Monet,印象派风格”。 AI 提示词工程师中的提示词框架: 提示词工程师是专门负责为大语言模型设计、优化和实施 Prompt 的技术角色,不仅编写 Prompt,还需测试和优化以确保输出内容质量,善于发现需求、解析需求并解决问题。 发展出多种提示词框架,如 ICIP 框架(包括指令、背景信息、输入数据、输出指示器)、BROKE 框架(包括背景、角色定义、目标设定、关键成果展示、持续的试验与优化)、CRISPE 框架(包括上下文、角色、说明、主题、预设、例外),还有定制化提示词编写服务。 RAG 提示工程中的提示词框架: 在输入环节构建全面的提示词框架,包含伦理审查及针对不同类型攻击的审查规则,划分为关键部分,融入人格设定元素,利用大型模型的注意力机制加固输入防护的审核能力和人格设定的稳定性。
2025-01-08
是否有推荐的RAG 框架
以下为您推荐常用的 RAG 框架: LangChain 是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架。它通过提供一套模块化的工具和库,允许开发者轻松集成和操作多种大模型,使开发者能将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其设计注重简化开发流程,支持广泛的模型,具有良好的可扩展性,以适应不断变化的业务需求。作为一个得到社区广泛支持的开源项目,LangChain 拥有活跃的贡献者和持续的更新,同时提供了全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握。此外,LangChain 在设计时充分考虑了应用的安全性和用户数据的隐私保护,是一个多语言支持的灵活框架,适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册:https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2025-01-08