@聊天機器人 / 博客 RSS 訂閱

Nov 18 2025

mob64ca12ed4084 - 利用llama開發一個ai聊天機器人

利用LLaMA開發一個AI聊天機器人 在本博文中，我們將深入探討如何基於LLaMA模型開發一個AI聊天機器人。整個過程將從環境配置開始，依次覆蓋編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧及生態集成。目標是構建一個高效、可擴展的聊天應用。 環境配置 在開始之前，需要確保我們的開發環境具備必要的依賴和配置。 必要軟件和工具： Python 3.8+

聊天機器人 , aigc , 環境配置 , 調優

收藏 評論

Dec 25 2025

mob64ca12d9e536 - langchain react 思考鏈

在這篇博文中，我將詳細記錄我解決“langchain react 思考鏈”問題的過程。這個過程涵蓋了從環境準備到擴展應用的各個方面，確保讀者可以更好地理解和運用這一工具。 環境準備 在開始之前，我們需要準備一些必要的環境和工具，以確保我們的開發順利進行。以下是前置依賴的安裝步驟。 前置依賴安裝 Node.js npm React Langchai

使用場景 , 聊天機器人 , aigc , Javascript

收藏 評論

Nov 24 2025

mob64ca14133dc6 - 聊天機器人實戰教程 | PyTorch專欄 -

四、添加記憶 聊天機器人現在可以使用工具來回答用户問題，但它不記得之前交互的上下文。這限制了它進行連貫的多輪對話的能力。 LangGraph 通過持久化檢查點解決了這個問題。如果你在編譯圖時提供一個 checkpointer，並在調用圖時提供一個 thread_id，LangGraph 會在每一步之後自動保存狀態。當你使用相同的 thread_id 再次調用圖時，圖會

聊天機器人 , 檢查點 , Css , 前端開發 , HTML , Python

收藏 評論

Dec 07 2025

尼古拉斯舞王 - 大模型優化秘籍：RAG技術詳解，收藏學習必備

本文深入淺出地介紹檢索增強型生成（RAG）技術，一種能顯著提升AI回答準確性的創新方法。通過結合大型語言模型與外部知識庫，RAG有效解決了AI"幻覺"問題，提供最新、可靠的信息。無論你是AI初學者還是開發者，本文將幫助你理解RAG的工作原理、核心組件、應用場景及未來趨勢，助你在AI項目中實現更精準、更可信的智能應用。 近年來，人工智能取得了巨大的飛躍，這主要歸功於大型語言模

數據 , 聊天機器人 , 語言模型 , 後端開發 , JAVA

收藏 評論

Dec 29 2025

mb691327edb400f - 告別招聘焦慮：AI賦能HR從流程執行者到價值創造者

告別招聘焦慮：AI賦能HR從流程執行者到價值創造者 招聘季如期而至，簡歷堆積如山，面試日程排滿日程表，HR卻仍困在無盡初篩、重複問答與主觀判斷的循環中。團隊用人需求迫在眉睫，寶貴時間卻被瑣碎流程切割，低效、主觀、高成本的招聘模式，正悄然消耗組織活力與HR的核心價值。AI時代的到來，讓打破枷鎖成為可能——HR不應是“流程的奴隸”，而應藉助技術鑰匙，成為真正的“價值創造者”。

聊天機器人 , 上傳 , 人工智能 , 深度學習 , 解決方案

收藏 評論

Nov 30 2025

wowwow0607 - AI Agent 功能與特點解析

什麼是AI Agent AI Agent 可以理解為一個能獨立完成任務的小助手。它就像一個有腦子的工具，能根據你的需求自己動起來，不需要你一步步指揮。 舉個例子： 你讓外賣軟件訂餐，它自動選餐廳、下單、跟蹤配送——這就是個簡單的Agent 更智能的版本可能會根據你的飲食習慣推薦菜品，或者在送餐延遲時主動聯繫店家 這類工具的核心特點

補全 , MySQL , 聊天機器人 , 數據庫

收藏 評論

Dec 30 2025

mb6890178244a4e - 語料庫學習訓練器

ChatterBot 是一個用於創建聊天機器人的庫，本實例使用 ChatterBot 構建一個簡單的智能問答系統。 from chatterbot import ChatBotfrom chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer# 創建ChatBot實例bot = ChatBot('MyChatBot')#

雲平台 , 回答模式 , 雲計算 , 聊天機器人 , 無限循環

收藏 評論