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从零开始系统学习 LangGraph，结合你已有的 LangChain 知识，从核心概念、环境搭建到实战案例，一步步带你掌握 LangGraph 的核心用法和设计思想

python学习半小时+ai即可用入门python

在提示词中加入大模型必须遵循先想→再做→再验证→最后回答

本文介绍 python中输出的解析，在实际应用中，我们通常需要通过服务接口的形式接收用户的输入，输出程序的响应，在大模型中也是如此。

本篇带你了解一些python中的一些细节和原理

LangChain 是一个大模型应用开发框架，其核心价值是 “串联” 大模型、数据、工具、记忆等组件，让你无需从零搭建复杂流程，通过调用封装好的 API 即可快速构建大模型应用。了解langchain中常用的api，可快速上手大模型应用开发

代码中的提示词工程是如何实现的，与自然语言中的提示词有什么不同，今天来学习langchain中的提示词模板

NumPy和Pandas是进行科学计算和数据分析的基础，绝大多数数据处理流程都始于它们。NumPy：主打「数值计算」，不擅长数据整理。NumPy 的核心价值是高效的数组运算，解决 Python 原生列表数值计算低效的问题。Pandas：主打「数据整理与分析」，不擅长复杂数值运算，Pandas 的核心价值是对结构化数据的一站式处理，解决「数据从混乱到有序」的问题

本文记录线性代数的一些基础概念和计算，是后续人工智能的学习的数学基础