本文详细阐述了Prompt的设计要素,包括引导语、上下文信息等,还介绍了多种Prompt编写策略,如复杂规则拆分、关键信息冗余、使用分隔符等,旨在提高模型输出的质量和准确性。通过不断尝试、调整和优化,可逐步实现更优的Prompt设计。
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LangChain为大型语言模型提供了一种全新的搭建和集成方式,通过这个强大的框架,我们可以将复杂的技术任务简化,让创意和创新更加易于实现。本文从LangChain是什么到LangChain的实际案例到智能体的快速发展做了全面的讲解。
本文介绍了MCP(Model Context Protocol)与Qwen3模型的结合应用。MCP通过统一协议让AI模型连接各种工具和数据源,类似AI世界的“USB-C”接口。文中详细解析了MCP架构,包括Host、Client和Server三个核心组件,并说明了模型如何智能选择工具及工具执行反馈机制。Qwen3作为新一代通义千问模型,采用混合专家架构,具备235B参数但仅需激活22B,支持快速与深度思考模式,多语言处理能力覆盖119种语言。文章还展示了Qwen3的本地部署流程,以及开发和调试MCP Server与Client的具体步骤。