Codex CLI初体验
前言 由于Claude Code对国内使用的限制，OpenAI Codex的性价比和受欢迎程度明显提高，今天抽时间来体验一波。对其他AI Code CLI感兴趣的小伙伴也可以看往期内容： 终端福音，A
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2025-11-21
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本文将向你展示如何使用LangSmith在本地部署LangGraph应用，以便进行测试和开发。你需要LangSmith账号和密钥。
评估（Evaluations）是衡量大模型应用程序性能的一种量化方式。LLM 的行为可能存在不确定性，即便对提示词、模型或输入做出微小调整，也可能对结果产生显著影响。而评估能够提供一种结构化方法。
LangSmith提供用于开发、调试和部署大型语言模型（LLM）应用程序的工具。它能帮助你在同一个平台中完成请求追踪、输出评估、提示词测试以及部署管理等操作。
本文介绍了基于LangChain1.0开发多模态RAG系统的核心架构，通过前后端分离架构，构建支持文本、图像、音频和PDF处理的四大功能模块。同时编写测试智能问答基础模块的开发工作，为后续扩展打下基础
一旦我们训练好了 LLM，它就会有一些用于文本生成的模型权重。向量数据库在这里扮演什么角色呢？让我解释一下矢量数据库如何帮助 LLM 生成更准确、更可靠的结果。
单价9998元的500台人形机器人“小布米”两天售罄、加速进化公司2.99万元起的人形机器人Boost⁃erK1在发布后的20分钟内被一扫而空……今年“双11”，人形机器人成为消费市场新宠。“人形机器人在‘双11’爆
传统RAG（检索增强生成）依赖向量化检索，流程复杂且资源消耗大。而Agentic RAG提供了一种更轻量的替代方案——无需向量化，仅需结构化内存数据库即可实现高效检索+生成。
作为一名AI从业者，亲测后发现它不仅是一个可落地的项目，更是入门大模型训练的绝佳教程。今天就带大家手把手体验这个“大道至简”的实战过程。
作为一个对 LLM 工作原理很感兴趣，但又常常被各种零散教程绕晕的人，我读完 Sebastian Raschka 的《从零构建大模型》之后，其实挺松一口气的。
通过对比主流框架并深入剖析LangGraph的图结构与状态管理机制，我们展示了如何构建具备记忆、工具集成和人机协同能力的复杂系统。
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