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RSS订阅原创 [论文精读]Agent综述—— A survey on large language model based autonomous agents
长期以来，自主agent一直是学术和行业社区的研究重点。先前的研究通常集中于在孤立环境中用有限的知识训练agent，这与人类的学习过程显着不同，并使agent难以实现类似人类的决策。最近，通过获取大量的Web知识，大型语言模型（LLM）在人类水平的智能中已经显示出潜力，从而导致对基于LLM的自主agent的研究激增。在本文中，我们对这些研究进行了全面的调查，从整体的角度对基于LLM的自主agent进行了系统评价。
2025-04-30 10:36:17
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原创 [LangGraph教程]LangGraph05——LangGraph状态模式State详解
在 LangGraph 框架里，不管构建的代理是简单还是复杂，归根结底都是借助节点（Node）和边（Edge）来构建一个完整的图（Graph）。但 LangGraph 的核心从来不在于如何去界定节点与边，而是在于。LangGraph 的底层图算法依托机制来定义和执行图中的交互流程，在这一过程中，状态（State）组件担当着关键的载体角色，主要负责在图的各个节点之间传递信息，像核心功能中的工具使用、记忆能力以及人机交互等，都得依仗State来达成并加以维护。
2025-04-29 11:05:23
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原创 [Agent]AI Agent入门02——ReAct 基本理论与实战
ReAct（Reasoning and Acting）是一种通过协同推理（Reasoning）与行动（Acting）提升大语言模型（LLM）任务解决能力的技术。其核心思想是在解决复杂问题时交替生成推理和动作，形成闭环的决策流程。通过交叉推理和行动，ReAct 使智能体能够动态地在产生想法和特定于任务的行动之间交替，动态地处理复杂任务并提高决策的准确性和可靠性。
2025-04-28 14:53:21
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原创 [LangGraph教程]LangGraph04——支持人机协作的聊天机器人
在上一节中，我们构建了带记忆功能的聊天机器人，但是之前的程序仍然有可以优化的地方。Agent虽能高效执行任务，但有时可能因信息不足或复杂情况而表现得不可靠。此时，人工输入就显得至关重要，它能为代理提供必要的信息或指导，助力任务的成功完成。类似地，对于一些关键或高风险的操作，提前设定人工批准环节是非常有必要的。这不仅能确保操作符合预期，还能有效防止潜在的错误或不当操作带来不良后果。
2025-04-24 10:14:59
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原创 [LangGraph教程]LangGraph03——为聊天机器人添加记忆
上一篇中，我们为聊天机器人增加了调用外部工具的功能，但机器人现在还不能记得之前回答的上下文，这限制了其进行连贯的多轮对话的能力。LangGraph 通过持久性检查点机制解决了这个问题。具体来说，如果在编译图时提供了一个，并在调用图时提供了一个thread_id，LangGraph 会在每个步骤后自动保存当前状态。这样一来，当使用相同的thread_id再次调用图时，图会自动加载之前保存的状态，从而使聊天机器人能够从上次停止的地方继续对话。这种检查点机制不仅支持多轮对话，还具备更强大的功能。
2025-04-23 15:59:35
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原创 [LangGraph教程]LangGraph02——使用工具增强聊天机器人
在上一篇文章中，我们用LangGraph搭建了一个最简单的聊天机器人，这个机器人可以通过接收用户输入并使用 LLM 生成响应来进行基本对话。但是，这个机器人的知识仅限于其训练数据中的内容。在这篇博客中，我们将添加一个网络搜索工具，以扩展机器人的知识，使其更强大。
2025-04-23 14:40:09
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原创 [LangGraph教程]LangGraph01——用LangGraph构建基本的聊天机器人
LangGraph 是由 LangChain 团队开发的 Python 框架，专注于构建基于图结构的Agent和多Agent应用程序。与LangChain 不同，LangGraph 的核心设计理念是帮助开发人员在Agent工作流程中添加更好的精度和控制，以适应现实世界系统的复杂性。LangGraph通过有状态图（StateGraph）支持循环、分支和动态流程控制，适合需动态流程控制、状态追踪和人机协同的场景。
2025-04-23 10:32:17
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原创 [Agent]AI Agent入门01——AI Agent概念梳理
AI Agent（人工智能代理）是Agent在人工智能领域的延伸，以大语言模型（LLM）为核心，结合感知、规划、工具调用等能力，实现复杂任务自动化。它能够更好地学习、推理和适应环境，其行为更加灵活和智能，不像普通 Agent 那样仅仅依赖于简单的预设规则。目前，Agent 没有一个统一的或大家公认的定义，不同的人常常从不同的角度来定义它。
2025-04-22 22:44:41
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原创 [大模型]什么是function calling？
大模型的 Function Calling（函数调用）是一种让大语言模型（如 GPT、Claude 等）与外部工具、API 或自定义函数交互的机制。它的核心目的是让模型能够根据用户的需求，动态调用外部功能来完成更复杂的任务，例如查询实时数据、操作数据库、调用数学工具等。
2025-04-22 21:21:09
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原创 [langchain教程]langchain04——用langchain构建对话式RAG
对话式 RAG之所以必要，是因为它能显著提升对话系统的性能和用户体验。在对话场景中，用户的问题往往具有连贯性和上下文依赖性，对话式 RAG 通过结合检索和生成技术，使得模型能够有效地利用外部信息源。这不仅提高了回答的准确性和相关性，还增强了对话的连贯性和一致性，从而为用户提供足够的背景信息，以便更好地理解和回应后续的提问。
2025-04-22 12:00:52
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原创 [langchain教程]langchain03——用langchain构建RAG应用
用langchain构建RAG应用，将所有内容整合到一个链中，该链接受一个问题，检索相关文档，构建提示，将其传递给模型，并解析输出。
2025-04-21 21:25:01
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原创 [langchain教程]langchain02——用langchain构建聊天机器人
单独使用语言模型存在一个问题：没有将之前的对话轮次作为上下文，因此无法回答涉及上下文的问题。为了解决这个问题，我们需要将整个对话历史传递给模型。
2025-03-27 16:23:57
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原创 [langchain教程]langchain01——用langchain调用大模型
LangChain 是一个开源框架，旨在简化基于大型语言模型（LLMs）的应用程序开发。通过模块化组件和链式结构将语言模型与外部数据源、工具和任务流程集成，构建复杂且功能强大的应用程序。
2025-03-27 10:47:43
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原创 [LeetCode-Python版]动态规划——0-1背包和完全背包问题总结
0-1背包：有n个物品，第i个物品的体积为wi，价值为vi，每个物品至多选一个，求体积和不超过 capacity 时的最大价值和dfsicmaxdfsi−1cdfsi−1c−wi])vi。
2025-01-13 13:31:22
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原创 [LeetCode-Python版]回溯——三种题目类型（子集型/排列型/组合型）
回溯算法是一种通过探索所有可能的候选解来找出所有的解的算法。如果候选解被确认为一个解（有可能是唯一的），回溯算法会记录下来。在一些问题中，回溯算法可以用来生成问题的解空间树，然后通过深度优先搜索策略进行遍历，以找到所有可能的解或最优解。
2025-01-10 12:55:06
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原创 [LeetCode-Python版]Hot100（2/100）——128. 最长连续序列
给定一个未排序的整数数组 nums ，找出数字连续的最长序列（不要求序列元素在原数组中连续）的长度。请你设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。
2025-01-06 00:27:50
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原创 [LeetCode-Python版]Hot100（1/100）——49. 字母异位词分组
给你一个字符串数组，请你将 字母异位词 组合在一起。可以按任意顺序返回结果列表。字母异位词 是由重新排列源单词的所有字母得到的一个新单词。
2025-01-05 23:54:59
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原创 [LeetCode-Python版]前缀和——974. 和可被 K 整除的子数组
给定一个整数数组 nums 和一个整数 k ，返回其中元素之和可被 k 整除的非空 子数组 的数目。子数组 是数组中 连续 的部分。
2025-01-03 14:23:47
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原创 [LeetCode-Python版]链表——25. K 个一组翻转链表
给你链表的头节点 head ，每 k 个节点一组进行翻转，请你返回修改后的链表。k 是一个正整数，它的值小于或等于链表的长度。如果节点总数不是 k 的整数倍，那么请将最后剩余的节点保持原有顺序。你不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际进行节点交换。
2024-12-29 23:04:46
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原创 [LeetCode-Python版]链表—— 92. 反转链表 II
给你单链表的头指针 head 和两个整数 left 和 right ，其中 left
2024-12-29 22:36:17
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原创 [LeetCode-Python版]二分查找——33. 搜索旋转排序数组
整数数组 nums 按升序排列，数组中的值 互不相同。在传递给函数之前，nums 在预先未知的某个下标 k（0
2024-12-29 17:57:12
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原创 [LeetCode-Python版]二分查找——153. 寻找旋转排序数组中的最小值
已知一个长度为 n 的数组，预先按照升序排列，经由 1 到 n 次 旋转 后，得到输入数组。例如，原数组 nums = [0,1,2,4,5,6,7] 在变化后可能得到：若旋转 4 次，则可以得到 [4,5,6,7,0,1,2]若旋转 7 次，则可以得到 [0,1,2,4,5,6,7]注意，数组 [a[0], a[1], a[2], …, a[n-1]] 旋转一次 的结果为数组 [a[n-1], a[0], a[1], a[2], …, a[n-2]]。
2024-12-28 22:57:14
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原创 [LeetCode-Python版]二分查找——162. 寻找峰值
峰值元素是指其值严格大于左右相邻值的元素。给你一个整数数组 nums，找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值，在这种情况下，返回 任何一个峰值 所在位置即可。你可以假设 nums[-1] = nums[n] = -∞。你必须实现时间复杂度为 O(log n) 的算法来解决此问题。
2024-12-28 22:29:30
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原创 [LeetCode-Python版]二分查找——H 指数 II
给你一个整数数组 citations ，其中 citations[i] 表示研究者的第 i 篇论文被引用的次数，citations 已经按照 升序排列。计算并返回该研究者的 h 指数。h 指数的定义：h 代表“高引用次数”（high citations），一名科研人员的 h 指数是指他（她）的 （n 篇论文中）至少 有 h 篇论文分别被引用了至少 h 次。请你设计并实现对数时间复杂度的算法解决此问题。
2024-12-27 14:18:28
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原创 [LeetCode-Python版]二分查找——34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
给你一个按照非递减顺序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。你必须设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。
2024-12-27 13:29:47
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原创 [搜广推]深度学习推荐模型（9）——序列模型在推荐系统中的应用：DIEN
DIEN是DIN模型的进化版本，在MLP的基础上引入先验知识（用户对目标广告的感兴趣程度）来提高模型准确性，因此要考虑如何对兴趣建模。
2024-12-27 12:50:22
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原创 [搜广推]深度学习推荐模型（8）——DIN详解
DIN利用注意力机制来捕捉用户历史行为与候选广告之间的相关性，从而为每个候选广告动态地调整用户行为特征的权重。
2024-12-27 11:43:54
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原创 [搜广推]深度学习推荐模型（7）——注意力机制在推荐模型中的应用
注意力机制”来源于人类最自然的选择性注意的习惯。最典型的例子是用户在浏览网页时，会选择性地注意页面的特定区域，忽视其他区域。基于这样的现象，在建模过程中考虑注意力机制对预测结果的影响，往往会取得不错的收益。
2024-12-26 21:18:39
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原创 [LeetCode-Python版]同向双指针——2779. 数组的最大美丽值
给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums 和一个 非负 整数 k。在一步操作中，你可以执行下述指令：在范围 [0, nums.length - 1] 中选择一个 此前没有选过 的下标 i。将 nums[i] 替换为范围 [nums[i] - k, nums[i] + k] 内的任一整数。数组的 美丽值 定义为数组中由相等元素组成的最长子序列的长度。对数组 nums 执行上述操作任意次后，返回数组可能取得的 最大 美丽值。注意：你 只 能对每个下标执行 一次 此操作。
2024-12-26 15:42:04
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原创 [LeetCode-Python版]同向双指针——2730. 找到最长的半重复子字符串
给你一个下标从 0 开始的字符串 s ，这个字符串只包含 0 到 9 的数字字符。如果一个字符串 t 中至多有一对相邻字符是相等的，那么称这个字符串 t 是 半重复的。例如，“0010” 、“002020” 、“0123” 、“2002” 和 “54944” 是半重复字符串，而 “00101022” （相邻的相同数字对是 00 和 22）和 “1101234883” （相邻的相同数字对是 11 和 88）不是半重复字符串。请你返回 s 中最长 半重复子字符串的长度。
2024-12-26 15:23:11
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原创 [LeetCode-Python版]同向双指针——713. 乘积小于 K 的子数组
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回子数组内所有元素的乘积严格小于 k 的连续子数组的数目。
2024-12-26 14:19:16
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原创 [LeetCode-Python版]同向双指针——209. 长度最小的子数组
给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target。找出该数组中满足其总和大于等于 target 的长度最小的子数组numslnumsl1...numsr−1numsr，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0。
2024-12-26 13:50:21
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原创 [LeetCode-Python版]相向双指针——125. 验证回文串
如果在将所有大写字符转换为小写字符、并移除所有非字母数字字符之后，短语正着读和反着读都一样。则可以认为该短语是一个 回文串。字母和数字都属于字母数字字符。给你一个字符串 s，如果它是 回文串 ，返回 true；否则，返回 false。
2024-12-25 21:43:06
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原创 [LeetCode-Python版]相向双指针——633. 平方数之和
给定一个非负整数 c ，判断是否存在两个整数 a 和 b，使得 a^2 + b^2 = c。
2024-12-25 21:38:48
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原创 [LeetCode-Python版]相向双指针——42. 接雨水
给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。
2024-12-25 21:20:31
575
原创 [LeetCode-Python版]相向双指针——11. 盛最多水的容器
给定一个长度为 n 的整数数组 height。有 n 条垂线，第 i 条线的两个端点是 (i, 0) 和 (i, height[i])。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。返回容器可以储存的最大水量。说明：不能倾斜容器。
2024-12-25 20:37:16
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原创 [搜广推]深度学习推荐模型（5）——Wide&Deep模型
Wide & Deep模型由Google在2016年提出。它旨在结合线性模型（Wide部分）的记忆能力和深度学习模型（Deep部分）的泛化能力，以解决推荐系统中的记忆性（Memorization）和泛化性（Generalization）问题。
2024-12-25 18:00:29
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原创 [搜广推]深度学习推荐模型（4）——PNN模型
PNN认为在CTR预估中，特征之间的关系更多是一种“且”的关系，而非“加”的关系，因此提出了基于乘法的运算来体现特征交叉的网络结构
2024-12-25 17:30:18
887
搜广推推荐系统中传统推荐系统方法思维导图整理-完整版
2024-12-23
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