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RSS订阅原创 全网最详细移动的Streamlit讲解
Streamlit是一个开源的Python框架，专为数据科学家设计，无需前端知识即可快速构建交互式Web应用。它支持主流数据科学库（如Pandas、Matplotlib），通过简单API（如write()、slider、selectbox）实现数据可视化、用户输入和布局管理。特色功能包括侧边栏、多列布局、选项卡和可折叠容器，支持实时更新和进度条显示。安装简便（pip install streamlit），运行命令为streamlit run app.py。Streamlit极大降低了机器学习模型部署门槛，使
2025-10-21 16:18:26
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原创 手搓对话问答助手的AI智能体
本文介绍了如何从零开始构建一个名为"H·灵犀"的对话问答AI助手。首先使用Streamlit框架搭建Web界面，包括左侧导航栏和右侧主页面，利用session_state存储对话历史。接着通过LangChain实现多轮对话功能，使用MessagesPlaceholder保持上下文连贯，并调用ChatOpenAI模型进行交互。最后优化了历史对话显示功能，在侧边栏展示用户提问的简短标题。整个项目采用Python实现，无需前端知识，适合快速开发智能对话应用，最终效果展示了良好的多轮对话能力。
2025-09-29 17:02:46
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原创 向量数据库基本使用
本文介绍了向量数据库的核心功能及其应用场景，重点讲解了Chroma和Faiss两种向量数据库的使用方法。向量数据库通过向量相似性搜索解决了传统数据库在语义搜索上的局限性。Chroma作为LangChain官方推荐的向量数据库，支持Python和JavaScript操作，具有创建、添加、查询、更新和删除功能，并支持本地持久化存储。Faiss则是由Facebook开源的高效向量检索工具，适合处理大规模数据，支持GPU加速。文章详细对比了两者在数据规模、性能需求和开发难度上的差异，并提供了具体代码示例，包括文档加
2025-09-26 12:55:24
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原创 LangChain框架基础
LangChain是一个用于开发大语言模型应用程序的框架，通过标准化模块连接模型输入输出流程。它支持多种模型（如DeepSeek、OpenAI等），提供提示词模板、链式调用、记忆管理等功能，简化应用开发。安装简单，可通过pip或源码安装，并支持本地模型部署。核心模块包括模型I/O（处理输入输出）、提示模板（动态生成提示词）、链（连接多个任务步骤）、记忆（管理对话历史）等。LangChain的优势在于统一接口适配不同模型，解决知识更新滞后、外部API调用等问题，提高开发效率。
2025-09-20 10:03:16
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原创 Langchain的输出解释器
本文介绍了LangChain框架中LLM（大语言模型）的缓存和输出解析功能。缓存功能通过InMemoryCache和SQLiteCache减少重复API调用，提升效率。输出解析器用于规范模型输出格式，包括CommaSeparatedList、Datetime、Enum和JSON等多种解析器。文章详细说明了如何将解析器与提示模板结合使用，并提供了自定义解析器的实现方法。这些功能可有效优化LLM应用的性能和输出质量，适用于需要结构化输出的场景。
2025-09-19 08:27:08
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原创 jupyter中激活了虚拟环境，终端开头不会显示虚拟环境的解决方法
本文介绍了在Windows PowerShell中激活conda虚拟环境后不显示环境名称的解决方案。首先需要以管理员身份确认并设置PowerShell执行策略为RemoteSigned。然后重新初始化conda，让其自动为PowerShell创建正确的profile.ps1配置文件。最后重启终端并激活环境，即可正常显示虚拟环境名称前缀(langchain-env)。该方案通过重新配置conda初始化逻辑，解决了PowerShell中虚拟环境标识显示异常的问题。
2025-09-12 20:30:56
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空空如也
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