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「Agent Prompt 设计」找到 210 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()} | prompt | llm | StrOutputParser() ) 3. Agent的执行循环 用户输入 → LLM决定Action → 执行工具 → 观察结果 → LLM继续决策 → ... → 最终输出 ↑___________________________________________________________| 关键组件： Ag…
匹配正文：核心设计理念：可组合的LLM应用架构 LangChain的本质是**"乐高式"编排框架**——将LLM调用、数据处理、工具执行拆分为原子组件，通过标准化接口自由组合。 五大核心组件 组件 职责 典型场景 Model I/O 统一封装各厂商LLM接口，管理Prompt模板与输出解析 切换GPT/Claude/文心无需改代码 Retrieval 文档加载、切分、向量化、检索全流程 RAG知识库问答 Chains 预定义的工作流（如LLMChain、SequentialChain）…
匹配正文：五大技术范式对比 范式 核心原理 适用场景 优缺点 典型案例 提示工程 通过指令设计激活模型能力 通用问答、格式转换 零成本、易迭代；受模型能力上限约束 客服话术生成 上下文学习(ICL) 示例驱动，无需参数更新 小样本分类、风格迁移 灵活快速；受上下文长度限制 工单分类、情感分析 微调(SFT/PEFT) 领域数据适配模型参数 垂直领域、稳定需求 效果深度定制；数据/算力成本高 滴滴司机调度策略模型 RAG 检索+生成，外挂知识库 知识密集型、需可解释 解决幻觉、实时更新；…
学习内容与项目面试，在同一条路上。