ES6 Truncate String -- 可以用于文章摘要限制显示字数

LLM工具描述即操作系统:四层驱动提升Agent多跳推理能力 在大语言模型Agent开发中,工具函数的描述方式本质上决定了模型能否正确规划多步调用。其核心原理在于:LLM不依赖类型系统,而依赖文本中的语义锚点、参数意图、返回叙事与错误反馈来推演行为路径。这种‘提示即协议’的设计范式,将工具从被动接口升级为主动行为引导器,显著提升复杂任务(如深度调研、跨API协同)的执行可靠性。典型应用场景包括金融舆情分析、医疗文献综述、技术竞品对比等需多跳推理的工程任务。本文聚焦于如何通过命名规范、参数语义化、结构化返回与可修复错误反馈四大实操层,让LLM真正‘理解’该何时、为何、如 阅读详情

Truncate String  字符串删节(截取)

截断字符串到指定的长度

const truncateString = (str, num) =>
  str.length > num ? str.slice(0, num > 3 ? num - 3 : num) + '...' : str;

举个例子:

var str = "Apache Ant is a Java based build tool from Apache Software Foundation.";

truncateString(str, 30);
输出:

"Apache Ant is a Java based ..."



LangChain六大核心组件:从模型接入到RAG编排的工程化实践 生成式AI应用开发本质上是原子能力的协同工程,其基础在于模型调用、提示构造、流程编排、状态管理、工具集成与数据检索六大技术支柱。LangChain通过LLM/ChatModel抽象异构模型API,用PromptTemplate实现安全可维护的提示工程,以Chain封装输入输出契约,借Memory注入上下文感知力,靠Tool将自然语言指令映射为确定性操作,并由Retriever构建大模型与私有知识之间的语义通路。这些组件共同支撑RAG、Agent等主流范式落地,适用于金融文档摘要、设备故障诊断等企业级场景。本 阅读详情

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极北 800
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