许多人在用大型语言模型（LLM）构建真正的新事物，比如以前不可能实现的、狂野的互动小说体验。但如果你正在解决企业长期以来一直试图解决的同类自然语言处理（NLP）...

本篇的目的就是来探讨大模型智能体与工作流系统的关系，挖掘二者在核心逻辑上的差异；这里我先抛出的我一个个人观点：智能体的本质并非某种静态的软件形态，而是一种新的运...

在大语言模型（LLM）飞速发展的今天，其在自然语言理解、生成等领域展现出强大能力，但同时也存在“知识滞后”“事实性错误”等固有缺陷。检索增强生成（Retriev...

通过以上选题建议和爆火全流程指南，你可以轻松开发出一个能在 GitHub 上爆火的 Python3 LLM 入门级项目。建议优先选择选题 1（本地知识库问答系统...

你是不是用 FastAPI 写接口时只会用 str、int、list 这些基础类型注解？或者在写 LangChain 工具链时，不知道怎么让大模型准确识别工具参...

Python 生态中常用的 Web 框架有 Flask、Django、FastAPI。刚入门大模型开发的人，往往会困惑：为什么大多数 LLM 开发教程都推荐 F...

在数据驱动决策的时代，可视化已成为连接原始数据与人类认知的重要桥梁。Matplotlib作为Python生态中历史最悠久、应用最广泛的可视化库，自2003年首次...

随着LLM技术的不断发展，Matplotlib在LLM开发中的应用也将不断扩展。未来的Matplotlib与LLM结合可能包括更高效的多模态数据可视化、更智能的...

Pandas 作为 Python 生态中最强大的数据处理库，在 LLM 开发中扮演着重要角色。本文从零基础开始，系统讲解了 Pandas 的核心概念和常用操作，...

在LLM开发中，Pandas的价值尤为突出。它不仅能够处理大规模的文本数据，还能够整合多源数据、构建评估指标、分析模型性能，为LLM的训练和优化提供坚实的数据基...

NumPy（Numerical Python）作为Python科学计算领域的核心库，其多维数组对象（ndarray）提供了高效、灵活的数据处理能力。在大型语言模...

当你看到网上教程轻松地用几行代码调用GPT-4或Llama 3时，可能会产生一个错觉：LLM开发很简单。但真正的LLM工程远不止于此：

Anaconda 是Python 数据科学和机器学习开发的标准环境管理工具，它解决了 Python 开发中的环境管理和依赖安装问题。在 LLM 开发领域，Ana...

（专栏：Python 从真零基础到纯文本 LLM 全栈实战・第 9 篇 | 字数：13000 字 | 零基础友好 | LLM 场景深度绑定 | 代码可运行）

这些无关内容、格式符号、特殊字符就是 LLM 语料中的 “噪声”，它们会严重影响 LLM 的训练效果和推理质量。而Python 正则表达式（Regex）就是清洗...

理解不同范式的核心差异，能让你在 LLM 开发中既不会为了 “秀技术” 用 OOP 写小脚本，也不会为了 “省时间” 用面向过程写复杂系统。最终目标只有一个：写...

（专栏：Python 从真零基础到纯文本 LLM 全栈实战・第 5 篇 | 字数：11000 字 | 零基础友好 | LLM 场景深度绑定 | 代码可运行）

专栏：Python 从真零基础到纯文本 LLM 全栈实战・第 4 篇 | 字数：14026 字 | 零基础友好 | LLM 场景深度绑定 | 代码可运行

专栏：Python 从真零基础到纯文本 LLM 全栈实战・第 2 篇 | 字数：9600 字左右| 零基础友好・全函数覆盖・LLM 实战绑定

（专栏：Python 从真零基础到纯文本 LLM 全栈实战・第 7 篇 | 字数：10000 字 | 零基础友好 | LLM 场景深度绑定 | 代码可运行）