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使用 PydanticAI 创建人工智能代理 CRUD 应用程序：逐步进行

使用 PydanticAI 创建人工智能代理 CRUD 应用程序：逐步进行

很高兴再次回到 Skolo Online！在我们2025年的第一篇教程中，我们将深入探讨 PydanticAI。在本文中，我们将涵盖以下内容：如何开始使用 Pydantic AI — “你好，世界”教程 设置 PostgreSQL 数据库 更复杂的 PydanticAI 实现，其中两个代理协同工作以执行用户请求。代理 1 理解用户意图，代理 2 执行该意图。最后，我们

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使用开源模型构建医疗聊天机器人：通过人工智能改变医疗保健

使用开源模型构建医疗聊天机器人：通过人工智能改变医疗保健

人工智能正在改变医疗保健，聊天机器人提供快速可靠的医疗信息。随着我对生成式人工智能的了解不断加深，我希望构建一个完全100%开源的医疗聊天机器人。我的目标是让这个医疗机器人能够通过丰富的医学文献回答医疗问题。然而，我面临了一些挑战和突破，稍后将进行讨论。我采取了以下步骤来实现这个项目。 步骤 1：环境和需求设置 首先，我在我的GitHub上创建了一个新的代码库，并将其克隆到我

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将数据转化为解决方案：使用 Python 和人工智能构建智能应用程序

将数据转化为解决方案：使用 Python 和人工智能构建智能应用程序

一些金融分析师担心人工智能可能无法证明在该领域进行的大规模投资的合理性。虽然我理解他们的担忧，但我的看法有所不同。我既不是AI的乐观派，也不是悲观派——我相信AI有潜力推动创新、提升生产力，并带来可衡量的商业成果。 在我上一篇文章中，我探讨了大型语言模型（LLMs）如何用于结构化非结构化数据。这一次，我想更进一步：展示使用LLMs进行数据结构化的结果如何作为构建智能应用的基础。从而

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构建多代理互联网研究助手

构建多代理互联网研究助手

…使用 OpenAI Swarm 和 Llama 3.2（100% 本地）。让我们使用 OpenAI Swarm 和 Llama 3.2（100% 本地）构建一个多智能体互联网研究助手： 动手教程，构建一个多智能体互联网研究助手应用程序，该应用程序：接受用户查询。 在网上搜索相关信息。 并将其转化为一篇精心撰写的文章。我们在这个应用中使用了三个智能体：

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如何使用 Streamlit 和 Llama 3.2-Vision 构建自己的 OCR 助手

如何使用 Streamlit 和 Llama 3.2-Vision 构建自己的 OCR 助手

通过示例学习 OCR（光学字符识别）是一种帮助自动化将图像转换为文本的工具。你一定在手机上使用过它，因为现在它非常普遍。从数字化文档到自动化业务工作流程，OCR 是许多现代解决方案的核心。在本指南中，我们将引导您使用 Streamlit、Llama 3.2-Vision 和 Ollama 创建一个简单但强大的 OCR 助手，因为为什么不参与机器学习模型的竞争呢。有趣的是，不

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Agentic Workflow and Retrieval-Augmented Generation：实时健康监测指南

Agentic Workflow and Retrieval-Augmented Generation：实时健康监测指南

探索这种模块化架构如何彻底改变实时医疗数据分析，增强对高风险老年人的监督。通过将多智能体系统（MAS）与检索增强生成（RAG）集成，本指南为医疗保健和人工智能领域的专业人士提供优化患者监测和提供准确、可操作见解的工具。 介绍 传统的医疗监测系统通常依赖于静态的线性管道。数据被处理，规则被应用，结果被生成。虽然这种线性方法有效，但可能显得僵化，适应性差，并且对患者不断变化的临

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GPT 4o- with Canvas：让我们创建一个金融流应用程序！

GPT 4o- with Canvas：让我们创建一个金融流应用程序！

使用 GPT-4o 和 Canvas 以及 Streamlit 创建金融应用 ChatGPT 今年发布了多个模型，因此有很多可以探索和利用的内容。 在本文中，我们将探索 GPT 4o 和 Canvas 模型，并构建一个预测股票价格的 Streamlit 应用。听起来很有趣，对吧？我也很兴奋，因为我在写作过程中也会尝试，所以让我们一起探索吧。 GPT 4o- wit

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使用 LangChain + Streamlit + *o1、GTP-4o 和 Claude 3.5 编写 RAG LLM 聊天应用程序

使用 LangChain + Streamlit + *o1、GTP-4o 和 Claude 3.5 编写 RAG LLM 聊天应用程序

学习如何使用 Python、Streamlit 和 LangChain 构建 RAG 网络应用，以便您可以与文档、网站和其他自定义数据进行聊天。 GitHub 代码：https://github.com/enricd/rag_llm_app RAG LLM Streamlit 应用：[https://rag\-llm\-app.streamlit.app/](https://rag-

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在本地构建会说话的语音人工智能助理：具有流光溢彩用户界面的记忆保持聊天机器人...

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开发您自己的具有上下文记忆和实时聊天功能的语音 AI 的逐步指南，基于 Llama3.1 和 Llama3.2 模型 👨🏾‍💻 GitHub ⭐️ | 👔LinkedIn |📝 [Medium](https://med

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利用 CrewAI 构建自主多代理系统

利用 CrewAI 构建自主多代理系统

什么是多智能体自主系统以及如何使用CrewAI和LangChain构建一个？ 动机 实际上，我们对这些概念并不陌生；我们从电影中了解到它们。一个人指挥他们的AI，而AI通过使用各种工具来执行这些命令。这就是我们今天在AI系统崛起的道路上所走的方向。时代正在逐渐变化。在过去，人们无法独自完成一项任务，需要一个团队。没有团队，他们要么在一段时间后精疲力竭，要么达到能力的极限。最

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使用 LangChain、Streamlit 和 PubMed 构建基于 RAG 的科学聊天机器人--第 4 部分（将所有...

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您好，欢迎来到构建科学聊天机器人的系列最后一部分，使用Langchain、Streamlit和PubMed！ 在前一部分中，我们构建了数据持久性和带有向量存储的RAG管道。现在，是时候将我们所构建的一切整合在一起，创建聊天机器人用户界面，利用我们构建的后端功能，帮助科学家回答他们的科学问题！ 作为提醒，这就是我们在系列中构建的完整解决方案： ![](https://images.w

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