零基础学AI大模型之ChatModel聊天模型与ChatPromptTemplate实战
在实际应用中，多轮对话是最常见的场景——无论是客服机器人、虚拟助手，还是智能问答工具，都需要模型“记住”上下文并连贯响应。今天这篇，我们就聚焦聊天场景的核心：Ch...
零基础学AI大模型之LangChain：PromptTemplate核心用法与实战解析
今天要聚焦的PromptTemplate，正是LangChain中“让提示词结构化、可复用”的核心组件——它就像“提示词的预制菜谱”，帮你把零散的需求（食材）变成标准化的指令（菜品），...
零基础学AI大模型之Prompt提示词工程
本文是"零基础学AI大模型"系列的第9篇，重点讲解Prompt提示词工程的核心技能。文章从基础概念入手，将Prompt比作"给AI的任务需求文档"，强调其作为"让AI听话"的关键作用。通...
MagicTryOn：基于扩散 Transformer 的服装保真视频虚拟试穿开源框架
MagicTryOn是一个开源的视频虚拟试穿框架，其核心定位是“基于扩散Transformer的服装保真型虚拟试穿工具”——区别于传统仅支持单张图像的虚拟试穿方案，该框架首次将“大规...
SceneGen：开源单图像 3D 场景生成工具，一键从图片创建完整 3D 环境
SceneGen 是一个基于 PyTorch 的开源单图像 3D 场景生成工具，能够通过一次前向传播从单张图像生成完整的 3D 场景。该项目结合了先进的深度学习技术，特别是与 SAM2 模型的...
零基础学AI大模型之LangChain六大核心模块与大模型IO交互链路
本文针对零基础AI开发者，围绕LangChain工具展开深入学习，，通过类比Java Spring生态，系统拆解其六大核心模块（Models、Prompts、Chains、Memory、Indexes、Agents），解...
DeepScientist：AI 驱动的科学发现自动化框架，实现科学假设生成与实验验证的全流程自动化
DeepScientist 是一个由 ResearAI 团队开发的开源 AI 科学发现框架，该项目通过构建自主生成研究假设、设计实验、执行实验和分析结果的闭环系统，大幅提高科学发现的效率。...
零基础学AI大模型之LangChain
本文介绍了LangChain框架及其在AI应用开发中的核心价值。文章首先分析了大模型的三大局限（信息滞后、功能受限、缺乏规划能力）和开发者的痛点，指出单独调用大模型API难以...
ReceiptHero：AI驱动的收据管理应用，轻松处理收据并分析支出
ReceiptHero是一款开源的收据管理应用，利用AI技术自动提取收据信息，帮助用户轻松管理收据、追踪支出并进行财务分析。通过简单的上传操作，用户可以将收据图片转换为结构化...
Logics-Parsing：阿里巴巴开源的复杂文档端到端解析框架
Logics-Parsing 是阿里巴巴开源的一款基于视觉语言模型的文档解析框架，能够直接从文档图像输出结构化的 HTML 内容。该项目特别优化了对科学公式、化学结构和复杂表格的识别...