15.1 LangChain多轮对话训练实战：打造高自然度语言学习Agent的三大核心技术

最新推荐文章于 2025-07-28 20:26:02 发布
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分类专栏： 企业级Agents实战：从0到1打造专属智能解决方案 文章标签： langchain 学习 人工智能 语言模型 机器学习
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LanguageMentor Agent 对话训练功能设计与实现：日常对话提示工程

关键词：对话式 Agent 设计，日常对话模拟，多轮提示工程，上下文管理，LangChain 应用

1. 日常对话训练的技术挑战与设计思路

日常对话训练需要解决三大核心问题：

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【LangChain编程：从入门到实践】ConversationBufferWindowMemory
AI天才研究院
12-04 793
《【LangChain编程：从入门到实践】ConversationBufferWindowMemory》 关键词: LangChain, 编程，对话缓冲区，窗口内存，内存管理，AI技术，实践应用。
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《大模型项目实战：多领域智能应用开发》是一本面向大语言模型开发者的实用指南，全书分为三大部分：基础篇介绍大模型原理与应用架构；操作篇详细讲解环境搭建、模型微调等实操技术；开发篇通过9个领域案例（如Chat、编程辅助、AI Agent等）展示完整开发流程。该书以实战为导向，包含源代码与操作详解，适合AI开发者快速掌握大模型应用开发。作者高强文具有20年技术研发经验，内容基于真实项目提炼，提供经过验证的开发方法论。随书附赠配套学习资料，帮助读者高效入门大模型技术应用。
看完拿捏90%的大模型！《大模型项目实战：多领域智能应用开发》学习成为善用 AI 的人！
2301_81888214的博客
12-26 757
本书系统地讲解了大语言模型的实战应用过程，涵盖基础知识、常见操作和应用发3个方面，帮助大语言模型的使用者、应用发者循序渐地掌握大模型的原理、操作以及多个场景下的应用发技能。
GPT在AI原生应用中的5大实战场景，开发者必看！
2501_92132293的博客
07-28 733
AI原生应用（AI-Native Application）是指从设计之初就将人工智能技术，特别是大语言模型(LLM)，作为核心驱动力的应用。与传统应用"添加AI功能"的模式不同，AI原生应用将LLM深度融入架构设计、数据处理、用户交互和业务逻辑的各个层面。自然语言优先交互：以对话式界面为核心，支持自然、流畅的人机交互上下文感知能力：能够理解用户历史交互和当前场景，提供连贯的个性化服务知识动态更新：通过连接外部知识库和实时数据，保持信息的新鲜度和准确性自主学习与进化。
【大模型从入门到精通19】开源库框架LangChain LangChain文档加载器1
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
08-13 1811
在数据驱动的应用领域，特别是涉及对话界面和大型语言模型（LLM）的应用中，从各种来源高效加载、处理并与数据进行交互的能力至关重要。这些加载器擅长处理来自公共源的数据，如 YouTube、Twitter 和 Hacker News，同时也适用于来自专有源的数据，如 Figma 和 Notion。保存清洗后的文本：可选地，脚本可以将清洗和分词后的文档文本保存到文件中。这个扩展的代码提供了一个更全面的示例，展示如何从加载和清洗文本到基本分析和处理特殊情况，对 PDF 文档进行程序化的处理。
JavaWeb（苍穹外卖）--学习笔记14
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2301_81189772的博客
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本文总结了JavaWeb开发中Controller层和数据库Mapper层的关键知识点。在Controller层，重点介绍了常用注解：@ResponseBody用于直接返回数据，@RestController组合注解，以及@GetMapping等请求方法注解。同时讲解了三种参数接收方式：简单参数(@RequestParam)、JSON参数(@RequestBody)和路径参数(@PathVariable)。在数据库Mapper层，通过菜品分类、菜品和口味的表结构示例，说明了逻辑外键的使用。最后展示了常见的S
【GD32】基于GD32+OV5640的摄像头模块学习记录
qq_73648789的博客
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在信息载体中，图像包含的信息最为丰富。作为机器视觉领域的核心组件，摄像头的应用场景十分广泛，涵盖安防监控、野外探险、车牌识别检测等多个领域。按输出信号类型：可分为数字摄像头和模拟摄像头。数字摄像头输出的是数字信号，能直接与数字设备（如计算机、单片机等）进行数据传输和处理。模拟摄像头输出的是模拟信号，通常需要经过模数转换后才能被数字设备处理。按图像传感器材料构成：可分为 CCD（电荷耦合器件）摄像头和 CMOS（互补金属氧化物半导体）摄像头。
《零基础入门AI：OpenCV图像预处理进一步学习》
m0_75034893的博客
07-24 666
插值选择：实时系统用最近邻，质量优先用双三次边缘填充：反射101(BORDER_REFLECT_101)效果最自然透视变换：确保四个点形成凸四边形掩膜应用：结合阈值法创建精确掩膜噪声消除椒盐噪声 → 中值滤波高斯噪声 → 高斯滤波边缘保护 → 双边滤波。
CTF-Web学习笔记：SQL注入篇
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本文系统梳理了CTF竞赛中SQL注入的核心原理与实战技巧。首先介绍了SQL注入的基础概念和成因，即用户输入数据被直接拼接到SQL语句中执行。其次分类解析了CTF常见的注入类型，包括数字/字符串型注入、报错/盲注/联合查询等攻击方式。文章重点分享了实战经验：如何判断注入点、确定数据库类型、使用工具辅助及绕过WAF防御。最后通过一道报错注入题目，详细演示了从数据库名获取到最终拿Flag的完整解题流程，并推荐了SQLiLabs等练习平台。
【PCIe 总线及设备入门学习专栏 5.3.4 -- PCIe PHY Firmware 固件加载流程】
CodingCos的博客
07-27 82
Firmware加载流程需要根据PHY的要求进行设计，加载流程通常需要相关复位处于释放状态，且工作时钟保持稳定后才能开始，此时才能保证数据能够有效写入。常见设计中，firmware的数据容量较大（有些PHY需要的firmware容量为96KB），因此 firmware存储在rom中，在 PCIe PHY 开始建链之前，需要将Firmware写入到PHY中，本质是写入到存储固件代码的存储模块中。简单来说，firmware就是一套配置文件，决定了在特定的时刻给控制类寄存器写入合适的数值以完成物理层的电路功能。
RSS 2025|香港大学联合项目UniVLA框架论文解读：从潜在动作学习到机械臂跨环境部署的技术突破
Hinyeung2021的博客
07-25 1409
UniVLA框架突破机器人策略学习限制，通过"任务中心潜在动作"实现无监督跨载体学习。该框架从机器人演示、人类视频等多源数据中提取通用动作知识，结合DINOv2图像特征和语言指令分离任务相关动态，经VQ-VAE量化后预测动作序列。在松灵PiPER机械臂上的实验显示，其平均任务成功率81.7%，较传统方法提升36.7%，且在光照变化、新物体等干扰场景下保持出色泛化能力。UniVLA以仅1/20的预训练成本实现更优性能，为通用机器人发展提供了新思路。
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