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A collection of 339 posts

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LLM驱动的智能金融分析师

虽然一个主流LLM被构建为访问网络很酷，但它不如设置自己的定制助手有用。一个专门构建的助手可以让你快速访问所需的精确数据，并允许你执行复杂的分析。

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AI推理框架对比：ReAct/CoT/ToT

通过使用推理框架，AI变得更加像一个能够处理复杂任务的助手，而不仅仅是一台静态的机器。在本文中，我们将探讨三个关键框架：ReAct（推理与行动）、链式思维（CoT） 和 树形思维（ToT）。

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12个经典的AI代理设计模式

代理可以定义为能够推理、计划并与环境互动的大规模语言模型。就像在软件工程中一样，AI代理也出现了设计模式，使开发经过验证且可靠的架构成为可能。

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工具复杂性对AI代理的影响

本文将注意力转向选择准确性——AI代理为给定任务选择正确工具并生成正确的调用规范的能力。

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用SmolAgents开发Agentic RAG

在本文中，我们将探索SmolAgents的基础知识，并演示如何利用它来构建基于代理的检索增强生成（RAG）系统。

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深度研究AI代理的比较

在过去的几周里，我们看到了几种旨在自主地对给定主题进行全面研究并生成详细报告的“深度研究”AI代理的推出。

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Vanilla AI代理实现

虽然像 PhiData、AutoGen、CrewAI、LangGraph、BeeAgent 和 Swarm 这样的框架提供了强大的捷径，但没有什么能比从头开始构建自己的 AI 代理更能带来兴奋感和深刻理解。

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MCP服务器开发指南 (4)

工具是可以调用以执行操作或检索动态信息的可执行函数。与只读的资源和结构化LLM交互的提示不同，工具允许LLM主动执行一些事情，如计算值、进行API调用或修改数据。

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MCP服务器开发指南 (3)

MCP中的提示是服务器提供的结构化模板，用于标准化与语言模型的交互。现在我们将进一步重构代码并添加提示功能。

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MCP服务器开发指南 (2)

在第一部分中，我们创建了一个具有基本资源的第一个MCP服务器。现在我们将使用资源模板扩展我们的服务器功能。

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MCP服务器开发指南 (1)

如果没有像MCP这样的接口，LLM只能依赖其内置的能力和训练数据。在本教程中，我们将从MCP的核心概念之一：资源开始。

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8个DeepSeek-R1私有化部署方案

本文了解如何在本地和没有互联网的情况下运行DeepSeek R1推理模型，或者通过可信赖的托管服务来运行它。

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AI搜索引擎生态全景

在这篇综述中，我将分享当前的AI搜索景观，重点是网络搜索，列出我探索过的AI搜索引擎列表，并分享我对这些AI搜索引擎特性和未来的看法。

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模型上下文协议 (MCP)

我一直在尝试一种新技术，通过Anthropic提出的一种新兴的开放标准——模型上下文协议（MCP），将知识和功能插入到像聊天这样的AI应用程序中。现在还处于早期阶段，但它已经具有一定的势头。

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基于GenAI的数据可视化

我们将学习如何迭代生成式AI提示来构建三个Plotly图表，然后将这些提示添加到PyCafe上的Vizro仪表板中，并添加一些交互控件。

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DeepSeek-R1股市分析综合指南

在当今快节奏且竞争激烈的股票市场环境中，传统的分析方法已不再足以保持领先。AI股票交易已经作为一种革命性的力量出现，而DeepSeek R1则处于这一变革的前沿。

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零样本网球选手跟踪

在这个项目中我们绕过了对标注数据的需求，依赖GroundingDINO的零样本跟踪能力并结合卡尔曼滤波器实现来克服噪声输出。

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OpenAI推理模型提示指南

OpenAI最近发布了关于如何为他们的推理模型编写有效提示的新指南。本文分解了OpenAI最新的建议，并提供了实用示例，帮助你优化与推理模型的交互。

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构建Deepseek AI邮件代理

在本博客中，我将引导你使用Deepseek、LangChain和LangGraph创建一个AI邮件代理。这个项目自动化了电子邮件分类、摘要和回复生成，从而简化你的电子邮件工作流程。

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用Deepseek-R1蒸馏自己的模型

在今天的文章中，我将介绍如何通过创建本地版本的Deepseek-R1、定制LLM，并将其无缝集成到你的Python脚本中来实现这一点。

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Gemini驱动的视频分析代理

今天，我想分享一个一直占据我思维的项目：构建一个可以观看视频并与之进行有意义对话的人工智能代理。让我来向你介绍我的思路……

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用DeepSeek-R1构建GenAI应用

在这篇文章中，我们将使用DeepSeek开源模型构建一个生成式AI应用程序，该模型能够根据我们的需求生成代码和其他内容。

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提示驱动的无代码开发

基于我在Lovable构建超过30个项目的经验，我将指导你完成构建生产级应用的步骤，而不对过程进行粉饰。

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用Prompt装饰器改善 AI 响应

Prompt 装饰器是一种简单而强大的方法，通过结构化的前缀来增强 AI 响应。通过使用标准化指令引导 AI，Prompt 装饰器有助于确保答案清晰、逻辑性强且组织良好。

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DeepSeek-R1+ML混合欺诈检测

本文介绍如何将传统ML与DeepSeek-R1推理引擎结合以提高欺诈检测效率。