冻冻网络智能客服系统基于 LangGraph + Ollama 的企业级智能客服系统，支持商品查询、订单查询、售后进度查询、烹饪指南等功能。git地址https://github.com/zxliucn/Customer_Services目录项目概述技术架构项目结构核心模块4.1 入口文件4.2 A...
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LlamaIndex 学习笔记git地址https://github.com/zxliucn/LlamaIndex-Learning目录文档加载 (DataLoader)节点解析器 (NodeParser)嵌入模型 (Embedding Model)索引与存储 (Index)检索器 (Retriev...
大模型训练关键指标参数文档版本: v1.0 生成日期: 2026-05-25 说明: 本文档汇总了大语言模型（LLM）训练过程中的核心监控指标与关键参数，涵盖训练效率、模型质量、资源消耗等维度。目录训练效率指标模型质量指标资源消耗指标训练稳定性指标关键超参数配置监控面板推荐配置异常诊断速查表一、...
LLaMA-Factory 完整使用手册版本: 2026年5月 | 适用版本: LLaMA-Factory v0.9+LLaMA-Factory 是一个统一、高效且易用的大模型微调框架，支持 100+ 种模型（LLaMA、Qwen、ChatGLM、Baichuan 等）和多种微调方法（LoRA、QL...
模块 21：混合模态🎯 学习目标学习如何在单个工作流中结合文本、图像和结构化数据，构建真正的多模态 AI 应用。📚 核心概念什么是混合模态？混合模态（Mixed Modality）是指在同一个 AI 工作流中处理多种类型的数据：文本：自然语言描述、提问、指令图像：照片、图表、截图结构化数据：JSON...
模块 19：图像输入🎯 学习目标学习如何使用视觉模型（Vision Models）处理图像输入，实现多模态 AI 应用。📚 核心概念多模态支持LangChain 1.0 原生支持多模态输入：文本：传统的文字输入图像：照片、截图、图表等文件：PDF、文档等支持视觉的模型模型图像支持特点GPT-4o✅强...
模块 18：条件路由🎯 学习目标掌握 LangGraph 中的条件路由机制，实现动态工作流控制。📚 核心概念什么是条件路由？条件路由允许你根据运行时的状态动态决定下一步执行哪个节点。这是构建智能工作流的关键。路由类型静态边（Static Edge）：总是执行固定的下一个节点条件边（Condition...
模块 17：多 Agent 协作🎯 学习目标本模块将帮助你理解如何在 LangGraph 中创建多个专业化 Agent，并让它们协作完成复杂任务。📚 核心概念为什么需要多 Agent？单个 Agent 在处理复杂任务时可能存在以下问题：上下文过载：单个 Agent 需要处理所有类型的任务专业性不足：...
模块 16：LangGraph 基础🎯 学习目标本模块将帮助你理解 LangGraph 1.0 的核心概念，学会创建状态图来构建复杂的 AI 工作流。📚 核心概念什么是 LangGraph？LangGraph 是一个用于构建状态化、多步骤 AI 应用的框架。它使用图（Graph） 的概念来组织工作流...
🛠️ 模块 15：工具与 Agent 进阶深入学习工具定义、验证、组合以及 Agent 高级配置📚 学习目标完成本模块后，你将掌握：高级工具定义 - 使用 Pydantic 进行参数验证异步工具 - 处理 IO 密集型任务工具组合 - 构建复杂的工具链Agent 高级配置 - 自定义行为和错误处理生...