<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[BrianLBR的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; BrianLBR]]></copyright><item><title><![CDATA[Claude Code SKILLS编写最佳实践：从零打造高可用 AI 助手]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/162724337</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/162724337</guid><author>BrianLBR</author><pubDate>Thu, 09 Jul 2026 13:58:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了Claude code关于构建skill的官方文档]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[langchain快速入门：基本组件介绍和快速搭建服务]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/162601682</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/162601682</guid><author>BrianLBR</author><pubDate>Sun, 05 Jul 2026 11:58:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[LangChain快速入门指南 本文介绍了LangChain的核心组件及其快速搭建服务的流程： 模型组件：提供LLM和Chat Model两种接口，分别适用于文本生成和对话场景，建议优先使用Chat Model。 提示词模板： PromptTemplate用于单轮指令 ChatPromptTemplate支持多轮对话管理 通过角色标签提升指令遵循稳定性 输出解析器： 将非结构化文本转为结构化数据 使用LCEL管道语法(|)串联组件 自定义解析器确保数据格式可靠 LangSmith观测： 可视化追踪调用流程 ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Learn-Claude-Code学习s02：TOOLs使用介绍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/160816804</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/160816804</guid><author>BrianLBR</author><pubDate>Wed, 06 May 2026 13:38:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[介绍构建agent时如何使用工具]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Learn-Claude-Code学习s01：深入浅出 ReAct 模式与 Python 实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/160763167</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/160763167</guid><author>BrianLBR</author><pubDate>Mon, 04 May 2026 12:20:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文深入探讨了ReAct模式、在构建智能代理（Agent）中的应用。、]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[LangChain 集成 Chroma 向量数据库完整指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/160621383</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/160621383</guid><author>BrianLBR</author><pubDate>Wed, 29 Apr 2026 12:05:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[Chorma向量库介绍]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Windows 环境下基于 Docker 快速部署 Milvus v2.6.15 实战指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/160533023</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/160533023</guid><author>BrianLBR</author><pubDate>Sun, 26 Apr 2026 20:52:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[介绍了windows环境下单milvus向量库快速部署]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[从零开始构建智能Agent：物流查询助手完整实战]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/160415982</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/160415982</guid><author>BrianLBR</author><pubDate>Wed, 22 Apr 2026 19:59:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[langchain入门小项目]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大模型系统工程化：先分类再处理的核心思路]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/160271245</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/160271245</guid><author>BrianLBR</author><pubDate>Sat, 18 Apr 2026 10:45:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要： 企业级大模型应用常面临输出不可控、业务对接困难等问题。本文介绍了核心范式：分类→结构化输出→业务执行，有效解决AI系统落地的关键痛点。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[学习记录｜使用 LLaMA Factory 微调 Qwen3-4B-Instruct 全流程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/160187579</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/160187579</guid><author>BrianLBR</author><pubDate>Wed, 15 Apr 2026 17:18:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[这篇文章记录了使用LLaMA Factory微调Qwen3-4B-Instruct模型的全过程。主要包括环境配置（Python 3.11、Hugging Face镜像加速）、模型下载、依赖安装（PyTorch适配CUDA 12.1）、LoRA微调训练、推理测试以及模型合并等步骤。通过命令行操作完成了从训练到部署的全流程，解决了版本兼容问题并验证了合并后模型的独立运行能力。文章提供了详细的操作命令和配置示例，为类似的大模型微调任务提供了实用参考。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[prompt-engeneering实战：导诊机器人]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/160142996</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/160142996</guid><author>BrianLBR</author><pubDate>Tue, 14 Apr 2026 12:03:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了一个基于大模型的导诊机器人实现方案。该方案使用Python编写，通过调用百炼大模型的API接口（如qwen-flash模型）来处理用户咨询。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大模型学习day1：prompt engneering]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/159318313</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/159318313</guid><author>BrianLBR</author><pubDate>Sun, 22 Mar 2026 21:45:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文总结了Anthropic提示工程课程的主要内容，重点介绍了如何有效使用Claude模型。课程涵盖基本提示结构、清晰表达技巧、角色提示、数据分离方法、输出格式控制、分步思考策略、少样本学习、避免幻觉以及构建复杂提示等核心内容。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[whishow库的使用:如何用python播放视频]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/143193873</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/143193873</guid><author>BrianLBR</author><pubDate>Wed, 23 Oct 2024 21:22:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了whishow的使用。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[递归学习入门]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/142965842</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/142965842</guid><author>BrianLBR</author><pubDate>Fri, 18 Oct 2024 09:23:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文仅仅简单介绍了递归的使用。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[学生行为数据集制作笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/142846386</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/142846386</guid><author>BrianLBR</author><pubDate>Mon, 14 Oct 2024 15:22:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文就介绍如何制作数据集进行yolo训练。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考提示：这里对文章进行总结：例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了VIA的使用。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Tableau学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/130658977</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/130658977</guid><author>BrianLBR</author><pubDate>Sat, 13 May 2023 21:28:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[如图拖动销售额和子类别到列和行，默认以条形图展现，在点击右上角只能推荐的饼图。将订单日期，利润，销售额分别拖到如下位置，可以看到利润和销售额两个单独的轴。将订单日期和sales拖到列和行，tableau默认以线为标记类型。点击工具栏交换行和列，可以看到在每个类别中的子类别的销售量高低。把种类和销售额分别用鼠标拖到列和行，可以看到不同种类的销售额。点击左边数据旁边的“分析”，拖动趋势线，可以看到趋势。点击添加，因为是xls后缀，选择第一个Excel的。将地区拖到详细信息，会出现更多的点。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Spring快速入门]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/127657070</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/BrianLBR/article/details/127657070</guid><author>BrianLBR</author><pubDate>Wed, 02 Nov 2022 20:21:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[Spring IOC 容器根据配置文件的描述来完成管理任务。因此，使用 Spring 框架就是将对象的创建、销毁、初始化等一系列生命周期的过程，都交给 Spring 容器来处理，使用 Spring IOC 技术，解决了对象之间的耦合度过高的问题。没有引入 IOC 之前，对象 A 必须主动去创建对象 B，控制权在 A；引入 IOC 容器后，A 和 B 之间失去了直接联系，当 A 需要 B 时，IOC 容器主动创建一个 B 注入到 A 中，A 从主动变成了被动，称为“控制反转”，或“依赖注入”。]]></description><category></category></item></channel></rss>