关于基于人工智能做数据分析的两种方式——SQL和Pandas的区别
最近研究基于人工智能进行数据分析，发现大模型主要通过生成SQL或Pandas代码来完成任务，而不是直接操作大量数据。对比两种方式优缺点时，SQL擅长处理大批量数据但存在复杂场景问题，Pandas适用于格式化数据且可跨不同数据库使用。
LangChain
提示工程101第十五课：提示词长度与复杂度管理
高效的提示词设计需在平衡上下文与简洁性之间找到恰当的点。本教程探讨如何管理大语言模型中的提示词长度与复杂度，包括通过示例展示使用Qwen3模型和LangChain库实现的具体方法。
AI Agent框架哪家强：Google ADK、Autogen、Langchain与CrewAI
一模型更高效地解决复杂问题。这一转变预示着更精细的自动化、复杂的问题解决能力以及自主化工作流程。
近
Langchain创始人最新分享：如何跨越“原型惊艳”到“生产可靠”的鸿沟
LangChain创始人Harrison Chase在Interrupt大会上发表了主题演讲，指出AI行业面临的痛点是将大模型转化成可靠应用的困难。他提出智能体工程师需要掌握提示工程、工程能力、产品思维和机器学习知识，并分享了LangChain对智能体开发的洞察与策略预判。
智能体大爆发，2025全面拥抱AI Agent
2025年，Agent成为主流的关键转折点。它能感知环境、分析目标并自主决策，与工具相比更像一个’数字助理’。开发者需升级认知，重构技能，理解Agent的核心技术原理。推荐课程帮助快速上手Agent开发方法论。
提示工程101第十三课：两种提示词优化技术
本文介绍了两种关键的提示词优化策略：A/B测试提示和迭代优化，并提供了实际示例展示这些技术。学习者将掌握进行提示A/B测试的实用技巧、理解提示的迭代优化过程以及使用LangChain进行提示优化的经验技能。
提示工程101第十二课：Instruction Engineering，提升提示词质量的关键技巧
在大语言模型迅猛发展的背景下，《指令工程》成为了一门新的技能。本教程手把手指导读者使用LangChain和Qwen3实现创建基础指令、改写指令提升清晰度与专业性、探索不同结构、实践具体与通用平衡技巧以及根据模型反馈迭代优化提示词等内容，以帮助用户更高效地与AI协作并提升工作效率。
