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沧州网站设计哪家好,网站建设专业的,国外搜索引擎大全,电子商务网站建设方式本文基于 LangChain 官网文档与官方博客#xff0c;系统梳理 0.1、0.2、0.3 到生产级 1.0 的演进脉络、核心架构理念与每个版本重点优化方向。 掌握 LangChain 的“工程化能力曲线”#xff0c;把控方案选型、风险与里程碑。 理解标准接口、LCEL 组合式编程、Agent 运行时、中…本文基于 LangChain 官网文档与官方博客系统梳理 0.1、0.2、0.3 到生产级 1.0 的演进脉络、核心架构理念与每个版本重点优化方向。掌握 LangChain 的“工程化能力曲线”把控方案选型、风险与里程碑。 理解标准接口、LCEL 组合式编程、Agent 运行时、中间件与结构化输出能独立完成从 0.x 迁移到 1.0 的基础工作。演进总览横向为版本递进方块概述各版本核心演进重点与设计取舍。版本与架构设计理念0.1首次稳定版与 LCELLangChain Expression Language时间与背景0.1 作为首个稳定版确立明确版本策略与核心一致性。架构要点分层架构langchain-core核心抽象与 LCEL、langchain高阶用例入口、langchain-community第三方集成。LCEL 与 Runnable统一的可组合运行时暴露单次、批量、流式与异步方法降低自定义链路成本支持中间步骤流式可视化与更强可观测性。兼容性与可维护性以“稳定核心 社区集成拆分”的方式控制变更风险。主要解决的问题早期“不可组合”的痛点让链路真正通过 LCEL 可组合、可替换、可扩展。集成膨胀与依赖复杂将集成迁往community或独立包改善安装与版本管理。观测与调试与 LangSmith 协同提升可观测性与调试体验。0.2包分层与统一接口、迁移工具上线时间2024 年 5 月发布包含多项破坏性变更与弃用项提供官方迁移脚本与指南。架构要点标准调用接口统一使用invoke清理历史分散入口如predictMessages。迁移工具langchain-cli migrate辅助自动化改造 import 与 API 使用。代理推荐将复杂代理构建推荐迁移到 LangGraph更可控的低层运行时LangChain 自身聚焦“易上手的高层入口”。集成治理更多第三方集成拆分为独立langchain-{name}包community保留兼容但标记弃用。主要优化与解决统一接口与稳定边界降低跨版本升级成本。强化工程化支持迁移脚本、文档分版降低团队改造工作量与风险。明确代理构建两条路径LangChain 快速起步 vs LangGraph 深度定制与生产可靠性。0.3类型升级与多模态适配、集成/回调治理时间2024 年 9 月发布。架构要点Python 端全面升级至 Pydantic v2移除 v1 依赖桥停止支持 Python 3.8EOL。集成入口进一步清理与迁移至独立包如 Google Vertex AI/GenAI 系列。主要优化与解决类型系统与性能提升Pydantic v2 改善验证开销与生态一致性。更健壮的集成版本化与测试治理降低集成更新带来的破坏性影响。服务端与事件模型适配提升可扩展性与可维护性。1.0生产级 Agent 框架与中间件、标准化内容块时间与里程碑发布 1.0 与全新文档站明确“无破坏性变更直到 2.0”。并有 1.0 alpha 公告与核心信息。架构要点create_agent抽象围绕“标准代理主循环core agent loop”设计极简上手与多模型/工具无厂商锁定。LangGraph 运行时LangChain 的代理内核基于 LangGraph提供持久化、流式、人审、耐久执行等生产能力。Middleware 中间件内置人审HITL、会话总结、PII 脱敏等支持用户自定义钩子前后置控制细粒度调优代理每一步。标准化 content blocks适配现代 LLM 的多内容块输出兼容历史 message统一跨厂商的消息结构。命名空间瘦身核心能力聚焦langchain.agents/messages/tools/...旧接口迁入langchain-classic兼容层避免硬性割裂。主要优化与解决生产可靠性把“ durable runtime 可观测 人审 结构化输出”纳入标准路径降低自建成本与不可控风险。可扩展与治理以中间件为单位组织策略安全、总结、限流等让团队在不下沉到 LangGraph 的前提下实现可控定制。跨模型与多模态标准化消息与内容块统一多家厂商的输出语义降低联邦式集成的复杂度。包结构与生态关系图蓝色代表核心抽象、黄色代表高层入口、灰色代表社区/兼容层、绿色代表独立集成包、粉色代表 LangGraph 运行时箭头表示关系与迁移方向。Agent 主循环与中间件1.0Agent(create_agent)MiddlewareLCEL 组合式管线示意迁移与选型建议团队选型快速上线型以create_agent为入口默认中间件满足人审/总结/合规优先稳定与跨模型兼容。高度可控型采用 LangGraph 作为运行时或与create_agent结合构建复杂状态机与长运行任务场景如客服自动化、内部工具代理、数据工作流。多厂商策略基于标准 content blocks 与统一消息抽象动态选择不同模型以平衡成本/质量/延迟。工程落地从 0.1/0.2 → 0.3Python升级到 Pydantic v2清理旧版桥接确认运行时 Python 版本要求。集成迁移优先使用独立集成包减少community依赖保持版本上限与语义化版本管理。从 0.x → 1.0入口统一优先使用langchain.agents.create_agent旧接口迁往langchain-classic按需引入。中间件治理将人审、总结、PII、防滥用等策略以中间件模块化管理便于复用与审计。结构化输出使用工具策略/提供方策略统一 schema 校验避免“提示工程式结构化”易碎方案。可观测性结合 LangSmith 与流式事件完善链路追踪与错误处理优先在边界处做幂等与重试。常见陷阱与最佳实践避免“隐式集成版本漂移”Python 端优先使用独立集成包并统一版本策略。结构化输出优先走工具/模型原生能力减少“纯提示格式化”降低脆弱性与解析失败。代理主循环的“人审”插点在工具调用前后插入中间件控制风险操作外部系统写入、通信发送。LCEL 可组合但要克制将可变逻辑收敛到中间件/策略层避免把业务散落到各 Runnable 里难以治理。入门速览Quickstart核心能力快速构建 Agent统一“代理主循环”标准工具调用与多厂商模型集成。低层运行时LangGraph 提供耐久执行、流式、人审与持久化LangChain 的create_agent在其之上简化上手。组合式编程LCEL以 Runnable 接口拼装 Prompt/Model/Parser天然支持单次、批量与流式。标准消息与内容块1.0 引入 content blocks 适配新一代 LLM 输出兼容历史消息结构。安装与环境PythonPython版本建议Python 3.10–3.12v0.3 停止 3.81.0 建议 ≥3.103.9 接近 EOL。Pydantic确保pydantic2移除 v1 兼容桥如pydantic-settings的 v1 版本避免类型/性能问题。基础安装pip install -U langchain并按模型选择集成包如langchain-openai或langchain[anthropic]。环境变量使用.env管理OPENAI_API_KEY可选OPENAI_MODEL与AUTO_APPROVE。最小 requirements 示例# Agent 示例建议最小依赖langchain0.2.0langgraph0.1.0langchain-openai0.1.0python-dotenv1.0.0tiktoken0.5.0pydantic2.0.0# RAG 示例建议最小依赖langchain0.2.0langchain-openai0.1.0langchain-community0.2.0langchain-text-splitters0.0.1faiss-cpu1.7.4python-dotenv1.0.0tiktoken0.5.0pydantic2.0.0快速创建 Agentimport osfrom dotenv import load_dotenvfrom langchain_openai import ChatOpenAI# 回退导入tool 装饰器在 0.2 位于 langchain_core.tools旧版位于 langchain.agents.tooltry: from langchain_core.tools import toolexcept Exception: from langchain.agents import tool # 旧版路径# 回退构建优先使用 1.0 的 create_agent不可用时回退到 LangGraph 预制的 REAct Agenttry: from langchain.agents import create_agent def build_agent(llm, tools): return create_agent(modelllm, toolstools, system_promptYou are a helpful assistant.)except Exception: from langgraph.prebuilt import create_react_agent def build_agent(llm, tools): return create_react_agent(llm, toolstools)load_dotenv()tooldef get_weather(city: str) - str: 示例工具返回城市天气模拟。 returnf{city}: sunny and mildllm ChatOpenAI(modelos.getenv(OPENAI_MODEL, gpt-4o-mini), temperature0)agent build_agent(llm, [get_weather])user_input Whats the weather in Tokyo?# 调用方式也做回退优先按 1.0 消息格式失败则使用纯文本try: result agent.invoke({messages: [{role: user, content: user_input}]})except Exception: result agent.invoke(user_input)print(result)说明优先使用create_agent1.0 高层入口不可用时回退到 LangGraph 的create_react_agent调用方式也自动回退消息 vs 文本以提升跨版本可运行性。运行前检查清单Python 版本为 3.10–3.12python --version。pydantic为 v2pip show pydantic确认Version: 2.x。依赖安装成功pip install -r requirements.txtAgent 示例包含langgraphRAG 示例包含faiss-cpu与langchain-text-splitters。已设置.env至少包含OPENAI_API_KEY可选OPENAI_MODEL与AUTO_APPROVE。RAG 示例的docs/目录存在.txt文件或使用示例提供的example.txt。网络可访问模型提供方如api.openai.com代理与企业网络需放通。定义工具与结构化参数Python可以直接传入具备清晰签名的函数作为工具配合中间件实现参数校验与安全策略。中间件Middleware与可控扩展能力在代理主循环的前后插入策略如人审/HITL、会话总结、PII 脱敏。这在 1.0 中是标准扩展手段。自定义中间件示意from typing import Anyfrom langchain.agents.middleware import AgentMiddleware, AgentStateclass CallCounterMiddleware(AgentMiddleware[AgentState]): state_schema AgentState # 可按需扩展 TypedDict def before_model(self, state: AgentState, runtime) - dict[str, Any] | None: # 在模型调用前执行如裁剪/总结历史等 return None def after_model(self, state: AgentState, runtime) - dict[str, Any] | None: # 在模型调用后执行如人审钩子、输出审计 return None提示实际项目可优先使用内置中间件人审、总结、PII 脱敏等并在需要时扩展自定义逻辑。LCEL 组合式管线Pythonfrom langchain_core.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParserfrom langchain_openai import ChatOpenAIprompt ChatPromptTemplate.from_messages([ (system, You are a helpful assistant.), (user, Answer the question: {question}),])model ChatOpenAI(modelgpt-4o-mini)parser StrOutputParser()chain prompt | model | parserprint(chain.invoke({question: What is LangChain?}))# 批量print(chain.batch([ {question: Explain LCEL}, {question: How to use content blocks?},]))# 流式for chunk in chain.stream({question: Stream a short poem}): print(chunk, end)说明LCEL 在langchain-core中提供统一 Runnable 接口天然支持单次、批量与流式以及中间步骤的可观测性。 结构化输出使用JsonOutputParser或PydanticOutputParser承接模型结构化返回StrOutputParser仅将输出转为字符串适用于纯文本场景。消息与内容块1.0背景现代 LLM API 趋向“多内容块”返回文本、图像、结构化片段等。1.0 在langchain-core中引入标准化content blocks统一跨厂商的消息结构兼容历史 message。实践在 Agent 或 LCEL 管线中保持消息与内容块的结构清晰便于中间件策略总结、裁剪、审查与跨模型切换。Streaming 与 BatchingLCELchain.stream()获取流式增量输出chain.batch([...])高效处理多输入。Agent基于 LangGraph 运行时具备流式与耐久执行能力前端展示增量进度、后端可做长会话状态管理。可观测性与调试结合 LangSmith 做链路追踪与事件可视化定位提示、工具调用、模型响应的异常在 serverless 环境中注意 v0.3 后回调默认非阻塞需显式await确保日志写入完整。常见错误与修复ImportError: cannot import ChatPromptTemplate0.2 路径为langchain_core.prompts旧版为langchain.prompts。可采用try/except回退导入或升级至 ≥0.2。ImportError: tool装饰器路径不一致0.2 为langchain_core.tools旧版为langchain.agents.tool。使用回退导入或升级。ModuleNotFoundError: faiss未安装向量库。安装faiss-cpuCPU或相应 GPU 版本并确认平台支持。OpenAI API key not configured未设置OPENAI_API_KEY。在.env或环境变量中配置并确保进程加载。Pydantic v1/v2 冲突升级到pydantic2并移除 v1 兼容桥避免类型解析错误与性能问题。NameError: format_docsRAG 应用中未定义文档格式化函数。实现\n\n.join([d.page_content for d in docs])。ImportError: langgraphAgent 示例回退路径依赖 LangGraph。安装langgraph0.1.0。ValueError: allow_dangerous_deserializationFAISS 加载本地索引需要该标志以兼容不同版本序列化生产环境避免从不可信存储加载。常见场景建议RAG在 1.0 中检索与索引相关的旧接口已瘦身到langchain-classic或各集成包建议将 RAG pipeline Agent 解耦利用 LCEL 构建“检索→压缩→回答”的可观测链路。函数/工具调用优先使用标准工具调用schema 验证减少“纯提示式结构化输出”避免将关键副作用操作外部系统写入置于无审计的工具中配合人审中间件。多厂商与动态选择通过统一消息与内容块抽象按任务难度、成本与延迟在不同模型间切换在长会话中用总结中间件控制上下文长度。迁移清单0.x → 1.0入口与命名空间新增langchain.agents.create_agent为推荐入口。旧接口迁移使用langchain-classic保持兼容如旧版 Chains、Retrievers 等。工具与结构化输出将“提示工程式结构化”迁移为标准工具或模型原生结构化输出策略降低解析脆弱性与延迟。LCEL 与管线统一使用 Runnable 管线需要批量或流式时直接使用batch/stream方法。集成包治理Python 端更多集成拆分到独立langchain-{name}包。回调与可观测在生产环境完善追踪与日志结合 LangSmith 进行事件可视化。生产最佳实践清单可观测性与追踪统一使用事件与日志链路结合 LangSmith记录提示、工具调用与失败重试。耐久运行与幂等基于 LangGraph 的 durable runtime 设计幂等工具与可重试策略避免重复副作用。安全与合规启用人审中间件高风险操作敏感信息脱敏PII、权限最小化与审计。成本与延迟治理按任务难度动态选择模型缓存与裁剪上下文批量与流式合理使用。结构化输出首选工具/模型原生结构化能力其次使用JsonOutputParser/PydanticOutputParser避免“纯提示格式化”。配置与版本化最小依赖集、严格版本上限独立集成包管理避免“隐式版本漂移”。示例项目与脚手架基于create_agent的人审与总结中间件组合说明使用 LangGraph 预制 REAct Agent组合人审与总结中间件演示工具调用与 LCEL 组合。RAG 在 1.0 的标准落地脚手架说明独立摄取与问答脚本FAISS 向量库LCEL 组合方式适配 OpenAI 模型与嵌入。示例代码create_agent 人审与总结中间件运行前准备在示例目录内执行pip install -r requirements.txt cp .env.example .env并设置OPENAI_API_KEY、可选AUTO_APPROVE。import osfrom dotenv import load_dotenvfrom langchain_openai import ChatOpenAIfrom langgraph.prebuilt import create_react_agentfrom langchain_core.runnables import RunnableLambdafrom langchain_core.tools import toolfrom langchain_core.prompts import ChatPromptTemplateload_dotenv()tooldef get_weather(city: str) - str: 返回城市的模拟天气信息示例工具。 conditions { 北京: 晴 18-26℃, 上海: 多云 20-27℃, 广州: 阵雨 23-29℃, } return conditions.get(city, f{city}: 天气数据不可用示例返回。)tooldef search_docs(query: str) - str: 在本地 docs 目录中进行简单的关键字搜索示例工具。 docs_dir os.path.join(os.getcwd(), docs) ifnot os.path.isdir(docs_dir): return未找到 docs 目录可创建并放置 .txt 文档进行演示。 results [] for root, _, files in os.walk(docs_dir): for f in files: if f.endswith(.txt): path os.path.join(root, f) try: with open(path, r, encodingutf-8) as rf: content rf.read() if query.lower() in content.lower(): results.append(f命中 {f}) except Exception: pass return\n.join(results) if results else未命中文档关键词。def human_review_fn(user_input): 人审中间件执行前进行人工确认可通过环境变量跳过。 approve os.getenv(AUTO_APPROVE, false).lower() true print(\n 人审提示 ) print(待执行任务, user_input) if approve: print(AUTO_APPROVEtrue自动通过。) return user_input resp input(是否继续执行[y/N]: ) if resp.strip().lower() y: return user_input return用户已拒绝执行。def summarize_fn(result): 总结中间件对最终结果进行中文要点总结与下一步建议。 llm ChatOpenAI(modelos.getenv(OPENAI_MODEL, gpt-4o-mini), temperature0) prompt ChatPromptTemplate.from_messages([ (system, 你是资深助理请用中文提炼要点并给出2-3条可执行建议。), (human, 对以下输出进行要点总结\n{text}), ]) text result if isinstance(result, str) else str(result) summary_msg (prompt | llm).invoke({text: text}) print(\n 人审总结 \n summary_msg.content) return resultdef main(): llm ChatOpenAI(modelos.getenv(OPENAI_MODEL, gpt-4o-mini), temperature0) agent create_react_agent(llm, tools[get_weather, search_docs]) pipeline RunnableLambda(human_review_fn) | agent | RunnableLambda(summarize_fn) print(示例已启动。请输入你的任务回车执行) user_input input( ) result pipeline.invoke(user_input) print(\n 最终输出 \n (result if isinstance(result, str) else str(result)))if __name__ __main__: main()要点以 LangGraph 预制 ReAct Agent 作为核心前后插入人审与总结中间件示例工具展示调用链路与安全插桩位。 兼容说明示例工程对tool与ChatPromptTemplate的导入提供回退以兼容 0.2–1.0本文档内代码使用静态导入用于讲解。若遇到ImportError参考示例工程中的try/except模式。示例代码RAG 1.0 标准脚手架运行前准备在示例目录内执行pip install -r requirements.txt cp .env.example .env并设置OPENAI_API_KEY先运行python ingest.py再运行python app.py。import osfrom dotenv import load_dotenvfrom langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader, TextLoaderfrom langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitterfrom langchain_openai import OpenAIEmbeddingsfrom langchain_community.vectorstores import FAISSload_dotenv()def ingest(): docs_dir os.path.join(os.getcwd(), docs) loader DirectoryLoader(docs_dir, glob**/*.txt, loader_clsTextLoader, show_progressTrue) docs loader.load() splitter RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size800, chunk_overlap100) chunks splitter.split_documents(docs) embed_model os.getenv(OPENAI_EMBED_MODEL, text-embedding-3-small) embeddings OpenAIEmbeddings(modelembed_model) vs FAISS.from_documents(chunks, embeddings) os.makedirs(storage, exist_okTrue) vs.save_local(storage/faiss_index) print(f摄取完成共生成 {len(chunks)} 个向量块并保存至 storage/faiss_index)if __name__ __main__: ingest() plaintext import osfrom dotenv import load_dotenvfrom langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddingsfrom langchain_community.vectorstores import FAISSfrom langchain_core.runnables import RunnablePassthroughfrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParserfrom langchain_core.prompts import ChatPromptTemplateload_dotenv()def format_docs(docs): return\n\n.join([d.page_content for d in docs])def build_rag(): embed_model os.getenv(OPENAI_EMBED_MODEL, text-embedding-3-small) embeddings OpenAIEmbeddings(modelembed_model) vs FAISS.load_local(storage/faiss_index, embeddings, allow_dangerous_deserializationTrue) retriever vs.as_retriever(search_kwargs{k: 4}) llm ChatOpenAI(modelos.getenv(OPENAI_MODEL, gpt-4o-mini), temperature0) prompt ChatPromptTemplate.from_messages([ (system, 你是检索增强问答助手。使用提供的上下文回答问题若上下文不足请明确说明并避免编造。), (human, 问题{question}\n上下文\n{context}), ]) rag {context: retriever | format_docs, question: RunnablePassthrough()} | prompt | llm | StrOutputParser() return ragdef main(): rag build_rag() print(RAG 1.0 脚手架已启动。输入问题并回车) whileTrue: q input( ).strip() ifnot q: break a rag.invoke(q) print(\n 回答 \n a \n)if __name__ __main__: main()要点摄取与问答分离LCEL 组合为retriever - format_docs - prompt - llm - parser持久化向量库到storage/faiss_index并在应用中加载。 兼容说明摄取脚本使用langchain-text-splitters的RecursiveCharacterTextSplitter旧版环境如遇拆分器不可用可选择兼容实现或升级依赖。 依赖提醒确保安装faiss-cpu与langchain-text-splitters并在.env设置OPENAI_API_KEY。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”