Zhi Blog
LLM&RAG&Agent
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LLM&RAG&Agent
agent+大数据
deepseek的指令
大模型控制电脑
10.开发llm的两种方式
11.展示写一个网站
12.展示写一个reactflow前端
13.大模型在反复迭代场景中的应用举例
14.agent开发的workflow流程和自主编排
15.利用大模型实现提示词的优化
16.这就是为啥要学习提示词工程
提示技巧
17.提示词通用技巧以及提示词工程框架介绍
18.Unsloth 大模型微调工具
autogen starter
MCP1:about MCP
MCP2: 如何用langchain创建自己的MCP server&client
十分钟系列
1.十分钟实现免费本地大模型对话框
2.十分钟在本地部署大模型
3.十分钟实现本地大模型部署并部署对话应用
4.十分钟实现本地知识库部署
5.十分钟在本地实现Deepseek R1 70B免费对话
6.十分钟实现本地可视化开发Agent
7.十分钟在本地安装代码生成工具
8.十分钟部署sql处理框架vanna ai
9.十分钟部署本地的代码解释器
参考
AI最大赛道Agent机遇全解析
从第一性原理看大模型Agent技术
Agent项目
LLama部署和微调手册
Agent实战-JSON结构化智能
AI智能体卷爆大模型!AutoGPT等4大Agent打擂,「西部世界」谁将成为软件2.0
Agent调研--19类Agent框架对比
国内近 50 款 AI Agent 产品问世,技术足够支撑应用可靠性了吗
解析 AI Agent 的发展现状和技术难点
清华大学与智谱 AI 联合推出 CogAgent:基于多模态大模型的 GUI Agent,具备视觉问答、视觉定位等能力
Agent 还没出圈,落地先有了“阻力”:进入平台期,智力能否独立担事?
钉钉卡位战:SaaS 挣不到的钱,Agent 会挣到
近三代操作系统开发元老一起创业搞 AI Agent 操作系统
从科幻走向现实,LLM Agent 做到哪一步了
Hudi
1.hudi介绍和简单实践
2.flink基于hudi的数据湖实践
3.概说hudi
Iceberg
iceberg初步实践
LLM&RAG&Agent
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13.大模型在反复迭代场景中的应用举例
大模型作为assistant的工作流程,首先是通过对话,让大模型生成初步的模版,其次就是基于生成的初始模版,手动不断地修改调试。这个过程不是自动,也不是一次性的,中间需要不断地对话,不断重新生成迭代,不断地手动修改。
下面举三个例子
例子一:流程图
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利用kimi对话,生成mermain流程图。
可以看到有code选项,复制code,打开draw.com,粘贴进去,就可以在本地生成初步的流程图,可在此基础上手动修改。
例子二: PPT
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利用kimi的PPT助手,首先通过对话生成基础PPT,下载本地后,在WPS中进一修改
例子三:代码编写
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首先利用代码生成工具,生成初始代码和结构,然后下载到本地利用idea,vscode等编辑器手动修改,这个过程同样是不断迭代的。
当前常用好用的代码生成工具有 cursor,trae,windsurf,cline,前三个都是基于vscode开发的ai代码编辑器,cline是vscode的插件。
修改于
2025-03-20 05:09:22
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