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结论先行:Skill 并非模型能力的扩展机制,而是一种上下文资源的调度策略。其核心技术价值在于以“渐进式披露”(Progressive Disclosure)替...
结论先行:MCP 的核心贡献不在于“让模型调用工具”——Function Call 早已实现这一功能——而在于将工具供给从应用内硬编码转变为协议层动态发现。20...
很多人把 LangSmith 简单理解为“LLM 应用的日志系统”,这低估了它的定位。传统日志告诉你“发生了什么”,而 LangSmith 的 Trace 告诉...
把一个大 JSON 塞进 Redis 之后,很多团队会不自觉地陷入一个陷阱:既然数据已经在 Redis 里了,那就顺手在同一个请求链路里把它处理掉吧。结果接口 ...
在前两篇文章中,我们构建了一个能自主检索知识库的 RAG Agent。它在一个明确职责内工作得很好:判断该不该查、查哪个源、查不准就重写查询。但真实企业场景中的...
LangChain 是一个用于构建大语言模型(LLM)应用的开源 Python 框架。它的核心价值在于抽象化:当你需要把 LLM 接入外部数据、串联多个处理步骤...
在之前的 LangChain 教程中,我们建立了一个基本认知:RAG 的本质是“给 LLM 外挂知识库”。传统实现方式(LangChain 文档中称为 2-St...
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