Llm

使用 LangChain 1.x 和 LangGraph 設計大型語言模型（LLM）應用，涵蓋代理、記憶體與工具整合。適用於構建 LangChain 應用、實作 AI 代理或打造複雜 LLM 工作流程時。

使用自動化指標、人類反饋與基準測試，為大型語言模型（LLM）應用建立完善的評估流程。非常適合需要測試 LLM 效能、比較模型或驗證 AI 改進的團隊。

使用向量資料庫與語意搜尋，為大型語言模型應用打造檢索增強生成（RAG）系統。適用於實作以知識為基礎的 AI、建立文件問答系統，或整合 LLM 與外部知識庫。

優化向量索引的延遲、召回率與記憶體使用效能。非常適合調整 HNSW 參數、選擇量化策略，以及擴展 AI 與後端應用中的向量搜尋基礎架構。