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本文介绍了 LangChain 框架中的 PydanticOutputParser 工具，它能将语言模型的非结构化输出转换为符合 Pydantic 模型定义的结构化数据。文章从核心功能、使用方法、示例场景三方面展开说明，重点演示了如何定义 Pydantic 模型、初始化解析器、生成提示词模板及解析模型输出的完整流程。文中还包含一个讲笑话的完整代码示例，展示了从模型调用到结果解析的全过程，并提供了自
文章摘要（149字）： 本文深入解析了LLM工具调用（Function Calling）的底层原理，强调其本质是Token预测的模式切换，而非新能力。通过监督微调和强化学习，模型学会在特定场景输出结构化JSON。文章指出工具描述质量直接影响调用准确率，并演示了三种实现方式：手动拼装（理解原理）、OpenAI的Responses API（快速上手）及通用模式（兼容国内模型）。每种模式均附代码示例，涵
4.根据MCP协议规范，构建一个用于接收MCP 客户端请求、做标准化协议解析与参数校验、调用相应业务功能并返回标准化结果的MCP Server。将已有的应用转换为MCP（Model Context Protocol）服务需要将该应用的功能封装为标准化的MCP。1.首先需要识别应用中要提供给外部调用的功能，比如说API接口、数据查询、业务计算、资源检索这类能力。隔离开，通过标准化的内部API或SDK
本文系统介绍了RAG系统中的多跳问答技术。多跳问答通过分步推理解决复杂问题，需要多个知识片段的逻辑关联才能得出最终答案。文章分析了四大解决方案：迭代检索、查询分解、图推理和Agent框架，并探讨了混合策略的最佳实践。实际应用中，多跳问答显著提升了金融分析、医疗咨询等场景的准确率和效率，但也面临延迟增加、成本上升等挑战。未来发展趋势包括Agent范式普及、端到端训练和实时知识更新等。多跳问答不仅提升
MCP 全称，是由 Anthropic 推出的，核心作用是让 AI 模型 / 应用与外部工具、数据源实现的协作，解决了不同系统间 “沟通规则不统一” 的问题。
你有没有这样的经历：刷短视频时，刚点了几条猫咪视频，接下来满屏都是猫；看了几篇科技新闻，推荐流里再也看不到其他类型的内容。久而久之，你发现自己被困在一个"舒适区"里，看到的东西越来越单一，观点也越来越固化。
文章摘要 图神经网络（GNN）通过将用户、商品及其交互建模为图结构，利用消息传递机制捕捉高阶关系，显著提升推荐系统效果。相比传统协同过滤仅分析直接交互，GNN能发现"朋友的朋友"等潜在关联，并融合多源异构数据（如用户画像、商品属性）。典型应用包括Pinterest的PinSage（随机游走采样）、阿里的EGES（异构图建模）和轻量级LightGCN。尽管面临计算成本高、过平滑等
原因：pip中的最新版的transformers还没有更新，因此用github上的版本更新。
