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LangChain1.0-Agent接入自定义工具与React循环
能调用外部工具，是大模型进化为智能体Agent的关键 -
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LangChain1.0-Agent开发流程
agent定义为：一个可感知上下文、具备行动能力、可扩展、可插拔的智能运行体 -
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LangChain1.0调用vllm本地部署qwen模型
LangChain调用vllm本地部署qwen模型 -
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LangChain-1.0入门实践-搭建流式响应的多轮问答机器人
基于LangChain-1.0搭建流式响应的多轮问答机器人 -
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LangChain-1.0入门实战-1
LangChain-1.0入门实战-模型调用，记忆管理与工具调用流程 -
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LangChain-1.0教程-(介绍，模型接入)
LangChain是一个用于构建大语言模型（LLM）驱动应用程序的框架。它解决了直接使用大语言模型时常见的几个关键挑战，让开发者能够更高效地构建复杂、实用的AI应用。 -
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Ubuntu本地部署dots.ocr
ots.ocr 是一个强大的多语言文档解析器，它在一个单一的视觉-语言模型中统一了布局检测和内容识别，同时保持良好的阅读顺序。尽管其基础是紧凑的1.7B参数的大规模语言模型，但它达到了最先进的（SOTA）性能 -
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Python搭建一个RAG系统(分片/检索/召回/重排序/生成)
检索增强生成（RAG）是指对大语言模型输出进行优化 -
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Browser-use:智能浏览器自动化(Web-Agent)
智能浏览器自动化(Web-Agent) -
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使用 LangChain 实现本地 Agent
使用 LangChain 实现本地 Agent -
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使用 LangChain 构建本地 RAG 应用
使用 LangChain 构建本地 RAG 应用 -
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使用LLaMA-Factory微调大模型的function calling能力
如何使用大模型的函数调用（function calling）功能，这样就能让大模型调用成千上万的工具API，赋予大模型更多的外部知识，使得大模型能力变得更加强大。 -
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复现一个简单Agent系统
基于React的方式，制作了一个最小的Agent结构（其实更多的是调用工具）一步一步手写Agent，可以让我们对Agent的构成和运作更加的了解。 -
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LLaMA Factory-Lora微调实现声控语音多轮问答对话-1
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LLaMA Factory微调后的模型合并导出和部署-4
如何观测模型的微调过程？微调后的模型如何合并导出和部署？ -
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LLaMA Factory微调模型的各种参数怎么设置-3
微调模型的各种超参数怎么设置，每个超参数都是什么意思 -
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LLaMA Factory构建高质量数据集-2
如何给大模型构建高质量数据集？ -
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MinerU-linux环境本地部署
MinerU是一款将PDF转化为机器可读格式的工具（如markdown、json），可以很方便地抽取为任意格式。 -
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LLaMA Factory安装和基本使用-1
LLaMA Factory安装和基本使用详细 -
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使用ms-swift基于Qwen3-8B微调小说模型
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- H3C基本命令大全
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- openvpn windows客户端使用
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- H3C IRF原理及 配置
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- 姓名：Run
- 职业：谜
- 邮箱：383697894@qq.com
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