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共 33 篇文章

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Dify 实战:聊天助手、旅行 Agent 与刑法 RAG 知识库-AI项目博客

Dify 实战:聊天助手、旅行 Agent 与刑法 RAG 知识库

目标:用 Dify 做三个完整案例——聊天助手、会调用工具的旅行 Agent、可引用的刑法知识库,再把温度、Top P、Max Tokens 等参数一次讲清。环境:Dify(云端或自建均可)、qwen3:4b 或同类模型。 结论:Dify 的价值不是「又一个聊天框」,而是把应用、Agent、工作流、知识库放在同一个界面里。三个案例分别对应三种能力:提示词、工具调用、检索增强。 一、先选对应用类型 Dify 是一个低代码、甚至零代码的 L…

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LangGraph 实战(四):控制流-AI项目博客

LangGraph 实战(四):控制流

4.1. 顺序结构 4.1.1. add_edge add_edge 用于在两个节点之间添加一条有向边。边是图结构中最基本的元素之一,节点之间的执行顺序、分支跳转以及循环控制,最终都依赖节点和边共同表达。 因此,在 LangGraph 中,基础的控制流结构都可以通过 add_edge 进行构建。 示例如下: from langgraph.graph import StateGraph, START, END from typing im…

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LangGraph 实战(三):图的状态(State)管理-AI项目博客

LangGraph 实战(三):图的状态(State)管理

3.1. 状态定义 状态的定义实际上是在声明状态的Schema,后者是状态字段的完整描述。 官方推荐了三种定义Schema的方式:TypedDict、dataclass、Pydantic 3.1.1. TypedDict from langgraph.graph import StateGraph, START, END from typing import TypedDict, Annotated from operator impo…

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ima + DeepSeek:把本地资料变成能引用的个人知识库-AI项目博客

ima + DeepSeek:把本地资料变成能引用的个人知识库

「从零搭建智能体与知识库」系列第 4 篇。目标:20 分钟把本地文档导入 ima,基于资料问答并核对参考来源。环境:Windows 或 macOS、ima 客户端、DeepSeek。 结论:ima 的优点是零部署、本地文件直接导入、答案标注参考来源;代价是资料要上传到云端,复杂表格和扫描件的解析一般。适合个人和小团队,不适合不能出内网的资料。 零、准备清单 ima 客户端:https://ima.qq.com/,支持 Windows、m…

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Cline 实战:从天气脚本到双城对比 Flask 项目-AI项目博客

Cline 实战:从天气脚本到双城对比 Flask 项目

「从零搭建智能体与知识库」教程系列第 3 篇。目标:用 Cline 在 VS Code 里完成两个项目——单文件天气查询、双城天气对比(Flask + 前端)。环境:VS Code、Cline 插件、DeepSeek API、高德天气 API。 结论:Cline 是开发场景的 Agent。它不直接回答问题,而是读文件、改代码、跑命令、看报错再改。用好它的关键不是提示词多长,而是三件事:工作目录要小、验收标准要写清、危险操作必须人工确认。…

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LangGraph 实战(二):图的基础构建与运行-AI项目博客

LangGraph 实战(二):图的基础构建与运行

本节将从一个基础案例入手,掌握图的基本创建、调用和可视化方法。 图的构建与运行分为三个阶段:定义状态图、编译状态图、调用状态图 2.1. 定义状态图 状态图的定义可以分为以下几个步骤: 1. 定义全局状态 定义整个运行图共享的全局状态(实际上,除了全局状态,LangGraph还支持其它类型的状态,下文详述) 2. 创建状态图 创建 StateGraph实例,将状态和状态图绑定 3. 定义图结构 定义节点和边并添加到状态图中 2.1.1.…

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Dify 实战:从聊天助手到会调用工具的旅行 Agent-AI项目博客

Dify 实战:从聊天助手到会调用工具的旅行 Agent

「从零搭建智能体与知识库」教程系列第 2 篇。目标:在一个 Dify 实例里搭两个应用——聊天助手和旅行 Agent——再给 Agent 接知识库与搜索工具,最后发布并调 API。环境:Dify Cloud 或自建,模型用硅基流动的 DeepSeek。 结论:Dify 的价值是把「提示词、模型、工具、知识库、发布」放进同一个界面。聊天助手十分钟能上线;Agent 多花一步配工具,但能自己决定查什么。下面按可复现顺序走一遍。 零、准备清单…

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LangGraph 实战(一):LangGraph 总览-AI项目博客

LangGraph 实战(一):LangGraph 总览

LangGraph 运行时底层基于自研的 Pregel 运行时,其核心思想借鉴了 Google Pregel 计算模型,用于组织和执行复杂的图计算流程。 1.0. LangGraph和LangChain的版本迭代及定位 LangChain 1.x 的定位发生了明显变化:旧式 Chain、Retriever、Memory 等组件被迁移至 langchain-classic;LCEL 保留为 langchain-core 的底层组合机制,但…

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Cherry-Studio + 硅基流动 + DeepSeek:从零搭一个能检索的个人知识库-AI项目博客

Cherry-Studio + 硅基流动 + DeepSeek:从零搭一个能检索的个人知识库

「从零搭建智能体与知识库」教程系列第 1 篇。目标:30 分钟内跑通「上传文档 → 检索 → 基于资料回答」。环境:Windows 10/11、Cherry Studio 1.x、硅基流动 API。 结论:这套组合不需要本地显卡。对话模型和 Embedding 模型都走硅基流动,Cherry Studio 只负责客户端、知识库和检索。代价是按 token 计费,资料会上传到云端。 零、准备清单 硅基流动账号:手机号注册,地址 https…

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LangGraph 实战(零):环境配置-AI项目博客

LangGraph 实战(零):环境配置

从零开始,一步一步完成本课程所需的所有环境配置。 1. 安装 Miniconda Conda 是一个包管理和环境管理工具。Miniconda 是 Conda 的精简版,只包含最基本的组件,体积小、安装快,推荐使用。 1.1 下载 Miniconda 打开 Miniconda 官方下载页面: https://docs.anaconda.com/miniconda/ 根据操作系统选择对应版本: 操作系统 推荐安装包 Windows Mini…

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专注 AI 工程化落地 —— 覆盖智能体、大模型、Java AI 与 Python 的学习笔记,以及 AI 平台的项目实战记录。

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