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我刚打开飞书知识库,新手小白要怎么学习?我想对所有的Ai工具有着熟练的使用,先学习什么,再学习什么

Answer

对于新手学习 AI 并熟练使用相关工具,建议按以下步骤进行:

  1. 掌握提示词技巧:提示词上手容易且很有用。
  2. 实践和尝试:
    • 理论学习后通过实践巩固知识,尝试使用各种产品制作作品。
    • 参考飞书知识库中大家实践后的作品和文章分享,并积极分享自己的实践成果。
  3. 体验 AI 产品:
    • 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获取实际应用中的第一手体验。
  4. 持续学习和跟进:
    • 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,了解最新发展。
    • 加入 AI 相关社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他爱好者和专业人士交流。

如果希望继续精进,还可以学习以下内容:

  1. Python 相关:
    • 属性和方法:学习为类定义属性和方法,并通过对象调用。
    • 继承和多态:了解类之间的继承关系及实现多态。
    • 异常处理:理解异常,学习使用 try 和 except 语句处理错误。
    • 文件操作:学习文件读写、文件与路径操作。
  2. AI 背景知识:
    • 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及关系。
    • 历史发展:回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。
    • 数学基础:
      • 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。
      • 线性代数:了解向量、矩阵等基本概念。
      • 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。
    • 算法和模型:
      • 监督学习:了解线性回归、决策树、支持向量机(SVM)等常用算法。
      • 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。

另外,学习 AI 还可以:

  1. 了解 AI 基本概念:
    • 阅读「从这里启程」,熟悉 AI 术语和基础概念,包括主要分支及它们之间的联系。
    • 浏览入门文章,了解 AI 历史、应用和发展趋势。
  2. 开始 AI 学习之旅:
    • 在「入门:AI 学习路径」中找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。
    • 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习,并争取获得证书。
  3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入钻研。

学习 AI 是一个长期过程,需要耐心和持续努力,不要害怕犯错,每个挑战都是成长机会,随着时间推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系并取得成就。

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References

问:新手如何学习 AI?

我建议你一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。1.实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎你实践后的分享。1.体验AI产品:与现有的AI产品进行互动是学习AI的另一种有效方式。尝试使用如ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等AI聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些AI产品的对话,你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验,并激发你对AI潜力的认识。1.持续学习和跟进:AI是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注AI领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。考虑加入AI相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他AI爱好者和专业人士交流。记住,学习AI是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,你将逐渐建立起自己的AI知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。异常处理理解异常:了解什么是异常,以及它们在Python中是如何工作的。异常处理:学习如何使用try和except语句来处理程序中可能发生的错误。文件操作文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。文件与路径操作:理解如何使用Python来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。对于AI,可以尝试了解以下内容,作为基础AI背景知识基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。历史发展:简要回顾AI的发展历程和重要里程碑。数学基础统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。算法和模型监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。

问:新手如何学习 AI?

学习人工智能(AI)是一个既刺激又富有挑战的旅程,它将带领你进入一个充满创新和发现的世界。如果你想开始学习AI,这里有一份详细的学习路径指南,可以帮助你从基础概念到实际应用,逐步建立起你的AI知识体系。1.了解AI基本概念:首先,建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」部分,熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。浏览入门文章,这些文章通常会介绍AI的历史、当前的应用和未来的发展趋势。1.开始AI学习之旅:在「[入门:AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中,你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台(如Coursera、edX、Udacity)上的课程,你可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。1.选择感兴趣的模块深入学习:AI领域广泛(比如图像、音乐、视频等),你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。

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以下是为普通人提供的学习 AI 生图的相关内容: 如何判断一张图片是否 AI 生成: 当我们接触的 AI 制品增多,可通过“整体看光影,细节看结构”的技术要点来找出画面 bug。通过大量分析 AIGC 画作,人们会在脑中形成“判断模型”,但起初可能“知其然,不知其所以然”。从本质上看,人类绘画创作是线性发展,而 AI 是以积累数据、扩散噪声、再降噪收束的路径生图,会导致同一张图呈现不同绘画级别的细节。 Liblibai 简易上手教程: 1. 首页模型广场:展示其他用户的模型,可查看详情、收藏并用于生图。 2. Checkpoint:生图必需的基础模型,必选。 3. Lora:低阶自适应模型,类似 Checkpoint 的小插件,可有可无,用于控制细节。 4. VAE:编码器,类似滤镜,调整生图饱和度,可无脑选 840000。 5. CLIP 跳过层:用于生成图片后控制、调整构图变化,一般设为 2。 6. Prompt 提示词:想要 AI 生成的内容。 7. 负向提示词 Negative Prompt:想要 AI 避免产生的内容。 8. 采样方法:选择让 AI 生图的算法。 AI 线上绘画教程: 如果需要大量商用且具艺术美感的图片,AI 生图是高效办法。主流工具如 midjourney 付费成本高,stable diffusion 硬件门槛不低,可选择免费在线 SD 工具网站如。本教程适用于入门玩家,旨在让读者半小时内自由上手创作绘图。
2025-02-14
什么是深度学习
深度学习是源于新的方法和策略,旨在通过克服梯度消失问题来生成深层的非线性特征层次,以训练具有数十层非线性层次特征的体系结构。2010 年早期的研究表明,结合 GPUs 和激活函数能提供更好的梯度流,便于训练深层结构。深度学习不仅与学习深度非线性层次特征有关,还与学习检测序列数据中非常长的非线性时间依赖性有关。例如,长短时记忆循环神经网络允许网络收集过去几百个时间步的活动,从而做出准确的预测。自 2013 年以来,其使用量迅速增长,与卷积网络一起构成了深度学习的两大成功案例之一。 深度学习是使用不同类型神经网络的表征学习,通过优化网络的超参数来获得对数据的更好表征。其突破性研究成果包括反向传播、更好的初始化网络参数等。 在相关技术名词中,深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元(因有很多层所以叫深度)的方法,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。
2025-02-14
学习大模型从哪里开始
学习大模型可以从以下几个方面入手: 1. 理解大模型的概念:大模型是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用上学参加工作来类比大模型的训练和使用过程。 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 确定教材:大模型需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 找老师:即用合适的算法讲述“书本”中的内容,让大模型更好理解 Token 之间的关系。 就业指导:为了让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 搬砖:就业指导完成后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称之为推导(infer)。Token 被视为模型处理和生成的文本单位,是原始文本数据与大模型可以使用的数字表示之间的桥梁。 2. 了解大模型的整体架构: 基础层:为大模型提供硬件支撑、数据支持,例如 A100、数据服务器等。 数据层:分为静态的知识库和动态的三方数据集。 模型层:包括 LLm(如 GPT,一般使用 transformer 算法)或多模态模型(如文生图、图生图等)。 平台层:如大模型的评测体系、langchain 平台等,提供模型与应用间的组成部分。 表现层:即应用层,是用户实际看到的地方。 3. 熟悉大模型的发展历程:起源于 2017 年发布的 Attention Is All You Need 论文,之后有众多基于大量语料的预训练模型,如 2018 年 Google 提出的 BERT,开创了双向预训练并行获取上下文语义信息和掩码语言建模(MLM);2018 年 OpenAI 提出的 GPT,开创了仅使用自回归语言建模作为预训练目标;2021 年 Meta 提出的首个开源模型 LLAMA,为构建更大规模、更通用的语言模型提供了方法与工具。
2025-02-14
AI学习路径
以下是为新手提供的 AI 学习路径: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 可在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品: 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验。 如果您的学习路径偏向技术研究方向: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您的学习路径偏向应用方向: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-02-14
如何详细学习coze
以下是关于学习 Coze 的详细内容: 新知识学习方法:推荐使用 Claude + Coze 的组合。Claude 是目前强大的 AI 大模型,每月 20 美元,性能出色。Coze 是一款 AI Agent 的衍生产品,其价值主要体现在跟进 AI Agent 工具发展情况、发现商业化机会以及制作产品 Demo 等方面。对于学习 RAG,可先通过 Claude 了解细节概念,再通过 Coze 搭建 Demo 并在实践中学习。在学习过程中创建了产品资料问答机器人等 4 个 Bot,相关资料可参考公开分享:。 数据库概念:在学习 AI Agent 过程中,记忆离不开数据库组件。本文从非编程人士角度讲解数据库概念和基本使用,不涉及传统的 SQL 语法,而是通过与 Excel 对比帮助理解,旨在让您更好地利用 ChatGPT 等工具辅助学习。同时预告了关于 AI 时代编程基础系列的大纲。 变现方式:本期 Coze 变现模板(多智能体版)课程大纲包括制作完成后的“变现网站”用户体验、开发者体验以及深入学习 Zion 等内容。未注册过 Zion 需按特定步骤注册并填写邀请码“coze”领取代金券;已注册 Zion 可通过填写表单申请代金券。工作人员将手动发券到账户,两种方式均可获得 VIP 券,后续可用该券建站,使用“coze 变现模板(多智能体版)”模板。
2025-02-13
如何入门和学习AI
以下是新手入门和学习 AI 的方法: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。
2025-02-13
嗨喽,我刚接触ComfyUI,想从简单的案例开始,一步步挑战更复杂的项目。有没有什么好地方可以找到这种分层次(基础-进阶)的学习案例呢?我想边学边练,这样印象更深刻。
以下是在飞书学习群中可以找到的 ComfyUI 分层次(基础进阶)的学习案例: 基础课程:陈旭常用节点讲解和简单的节点制作、长风归庭基础教程+工作流创建、王蓉🍀 🎈 Wang Easy 基础搭建和转绘、唯有葵花向日晴基础教程,工作流开发,实际应用场景、苏小蕊基础教程、Sophy 基础课程、啊乐福基础课程、塵优秀案例、风信基础课程➕平面设计应用场景、北南基础课程、Damon 基础课程、雪娴_CC 基础课程(从安装开始)、Joey 实时转绘工作流、三思基础教程、晓珍、戴志伟基础课程、Moana 基础教程、Jl 基础教程、kk 基础教程、samuel 基础 进阶课程:ヘヘ阿甘采样器原理与优化、热辣 HuolarrAI 系统课私聊图生视频、咖菲猫咪基础教程/工作流搭建思路/各版本模型使用的优缺点、傅小瑶 Lucky 如何制作多人转绘视频、云尚工作流节点搭建思路、FǎFá 热门节点功能,搭建、森林小羊基本报错解决方式及基础工作流逻辑分析、蜂老六装一百个最新常用插件后如何快速解决冲突问题、阿苏工作流框架设计、aflyrt comfyui 节点设计与开发、老宋&SD 深度解释虚拟环境部署和缺失模型的安装、Liguo 模型训练、郑个小目标针对于某个插件的深入讲解、波风若川报错解决、皮皮 Peter 工作流的设计规划和调优逻辑、Jāy Līn 锦鲤工作流搭建逻辑和原理、K 如何本地部署基础生图参数选择工作流的基本应用、Adai 基础课程、镜生视频、梦飞基础教程、🙋🙋🙋各个节点讲解和参数含义、Mr.大狐🏝报错解决、Duo 多吉~基础课程、渔舟基础课程+工作流搭建思路、乔木船长工作流、☘️基础教程、☘基础教程、工作流设计+典型案例剖析、麒白掌工作流搭建、OutSider 风格迁移、吴鹏基础+工作流搭建、拾光工作流基础搭建从入门到精通、茶浅浅。视频转绘/节点工作流介绍、百废待.新(早睡版)工作流从入门到进阶、电商应用场景、小马哥人物一致性分镜画面生成、C 张工作流搭建+电商落地应用、uui 视频风格迁移、你头发炸了基础教程搭建思路、阿头实战案例分享
2024-09-24
我需要一款免费的AI软件 可以帮助我将网课视频内容进行深度总结,并形成听课笔记和思维导图
以下为您推荐两款可能满足您需求的免费 AI 软件: 1. 360AI 浏览器: 功能 1:看长视频,敲黑板划重点。可以帮您观看 B 站的字幕视频,短短几秒就能总结概要生成脑图,告诉您视频的重点和高潮剧情在哪。例如用 360AI 浏览器观看《2007 年 iPhone 发布会》,能生成内容摘要和思维导图,视频全程 20 个看点,点击其中任一看点,就能定位到进度条对应位置,直接观看感兴趣的重点内容。还可以对英文字幕进行翻译,帮助您理解内容。同时可通过 AI 助手对话,就视频内容进行追问和扩展提问。 功能 2:阅读国内外长论文和著作,自动翻译自动提炼,3 分钟 get 要点。目前支持 360k 长文本阅读。以《三体》为例,360AI 浏览器可以呈现《三体》两册完整的故事框架,还支持生成思维导图。 官网地址:ai.se.360.cn 2. Boardmix 博思 AI 白板:在 12 月数据国内总榜中,其属于思维导图分类。
2025-02-14
能对数据表格进行分析,生成分析报告的ai软件
以下是一些能够对数据表格进行分析并生成分析报告的 AI 软件及相关信息: 1. 在撰写专业区域经济报告方面: 信息收集:可利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,AI 能辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 内容拆分:针对报告需求拆分内容,避免 AI 单次处理任务过长。 数据处理:借助传统工具如 Excel,结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 分析与撰写:通过整理数据,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,可指定风格并校验数据与结论准确性。但需注意,AI 仅作辅助,最终内容需人工主导校验,避免误导性结论。 2. 在金融服务领域: 生成式 AI 可以帮助金融服务团队从更多的数据源中获取数据,并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。 预测方面:生成式 AI 可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析的自动化,还能帮助发现模式,并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入。 报告方面:生成式 AI 可以帮助自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同的示例调整此类报告,无需手动将数据和分析整合到外部和内部报告中。 会计和税务方面:生成式 AI 可以帮助综合、总结,并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。 采购和应付账款方面:生成式 AI 可以帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 3. 在法律风险方面: 以菲林诉百度网讯案为例,北京互联网法院认为计算机软件智能生成的报告不构成著作权法意义上的作品,不受著作权法的保护。但该分析报告仍具备传播价值,被认定为“法人作品”。软件开发者(所有者)可通过收取软件使用费用等方式获得利益,软件使用者不能以作者的身份在分析报告上署名,但可以采用合理方式表明其享有相关权益。
2025-02-14
jasper ai
很抱歉,目前知识库中没有关于“jasper ai”的相关内容。但据我所知,Jasper AI 是一款知名的人工智能写作工具,它可以帮助用户生成各种类型的文本内容,例如文章、广告文案、社交媒体帖子等。如果您能提供更具体的关于 Jasper AI 的问题,我将尽力为您解答。
2025-02-14
langchain与dify哪个更有发展前景
LangChain 和 Dify 都是在 LLM 应用开发领域具有特点和优势的工具,难以简单地判断哪个更有发展前景。 LangChain 是一个编排框架,在提示链细节抽象、与外部 API 接口、从向量数据库检索上下文数据以及在多个 LLM 调用中维持内存等方面表现出色,为多种常见应用提供模板,在业余爱好者和初创公司中被广泛使用。但它目前仍是相对新的项目,且一些开发者在生产中更愿意切换到原生 Python 以消除额外依赖性。 Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台,具有快速部署、创意文档生成、长文档摘要、自定义 API、连接全球 LLM、更接近生产环境等优势。它允许用户编排从代理到复杂 AI 工作流的 LLM 应用,并配备了 RAG 引擎,旨在为特定行业提供聊天机器人和 AI 助手。 两者的发展前景取决于多种因素,如技术创新、市场需求、社区支持等。在不同的应用场景和需求下,它们各自都有发挥作用的空间和潜力。
2025-02-14
langchain会被淘汰吗
LangChain 目前不太可能被淘汰。它是 LLM 应用程序编排框架中的领导者,在提示链细节抽象、与外部 API 接口、上下文数据检索以及维持内存等方面表现出色,为业余爱好者和初创公司广泛使用,并已开始有构建的应用转入生产。 虽然 LangChain 仍是相对新的项目,一些开发者特别是 LLM 的早期采用者,更愿意在生产中切换到原生 Python 以消除额外的依赖性,但预计这种自行制作的方法在大多数用例中的使用会随时间减少,这与传统的 web 应用堆栈情况类似。 同时,高级提示词工程技术的普及促进了一系列工具和框架的发展,LangChain 已成为提示词工程工具包景观中的基石,最初专注于链条,后扩展到支持包括智能体和网络浏览功能在内的更广泛功能,其全面的功能套件使其成为开发复杂 LLM 应用的宝贵资源。
2025-02-14