欧美在线视频,乱熟女高潮一区二区在线 ,女厕精品toilet,免费看成人啪啪

1、LangChain與LangGraph開發(fā) 熟練掌握 LangChain 構(gòu)建模塊化LLM應(yīng)用鏈，支持多模型協(xié)作。 精通 LangGraph 的圖結(jié)構(gòu)工作流設(shè)計(jì)（節(jié)點(diǎn)、邊、循環(huán)分支），實(shí)現(xiàn)狀態(tài)持久化、中斷恢復(fù)和多輪對(duì)話管理。 熟悉LangGraph Studio等調(diào)試工具，支持可視化工作流開發(fā)和實(shí)時(shí)狀態(tài)追蹤。 熟悉多智能體協(xié)作架構(gòu)（分層、監(jiān)督式），支持任務(wù)分配與結(jié)果融合。 熟悉多模態(tài)模型（如圖文生成）或AIGC應(yīng)用 2、向量數(shù)據(jù)庫與檢索增強(qiáng)（RAG） 熟練使用 Milvus 或類似向量數(shù)據(jù)庫（如Faiss、Chroma），實(shí)現(xiàn)高效語義檢索和混合查詢（向量+標(biāo)量）。 掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)：文檔加載（PDF、HTML）、文本分塊（RecursiveCharacterTextSplitter）、向量化（如DashScope、OpenAI Embeddings）。 優(yōu)化RAG系統(tǒng)以減少幻覺問題，結(jié)合自校正（Self-RAG）和動(dòng)態(tài)路由（Adaptive RAG）技術(shù)提升答案準(zhǔn)確性。 3、模型微調(diào)與訓(xùn)練 熟悉大模型（如LlamaFactory、線上阿里云模型微調(diào)）的全參數(shù)微調(diào)與參數(shù)高效微調(diào)，最好熟悉圖形微調(diào)訓(xùn)練。 掌握使用LangSmith收集LLM運(yùn)行數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換為微調(diào)訓(xùn)練集，并通過OpenAI、阿里百煉等平臺(tái)完成模型迭代。 理解微調(diào)與RAG的協(xié)同作用：微調(diào)提升基礎(chǔ)能力，RAG補(bǔ)充實(shí)時(shí)知識(shí)。 4、提示詞工程與評(píng)估 設(shè)計(jì)高質(zhì)量提示模板，支持多任務(wù)指令（如摘要、翻譯、代碼生成），通過多樣化指令提升模型泛化能力。 使用評(píng)估指標(biāo)（如ROUGE、BLEU）量化模型輸出質(zhì)量，結(jié)合人工反饋優(yōu)化提示策略。 5、工具鏈與部署 熟悉 Streamlit 快速構(gòu)建LLM應(yīng)用前端，實(shí)現(xiàn)交互式演示和結(jié)果可視化。 6、集成工具鏈：搜索API（Tavily）、代碼執(zhí)行（Python REPL）、緩存（GPTCache）提升應(yīng)用性能、自定義工具