dify/langgraph

#推荐一个值得做的AI项目#
其实现在真正在公司的场景之中使用的无非就是两种。第一种是类似于 Dify的这种工作流的形式。然后另外一种是类似于 LangGraph,自己手动的去用代码去实现一个 Agent。对于确定性的场景,一般会用 Workflow 来做。而对于一些相对比较灵活的场景,可能大家会用 LangGraph。当然也会遇到一些大公司可能场景比较复杂,会自己写框架。但是这两个项目绝对是最业界社区最火,然后用的最多的项目。
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02-09 16:14
武汉大学 Java
1. 问一下本科经历2. 介绍一下你第一个项目3. DDD分层架构比传统的MVC有哪些好处?4. 你设计的业务分配的算法介绍一下?5. 算法有哪些优化思路?6. 动态标签列设计怎么思考的?7. 数据量有多大?8. 数据量很大的话,数据存储怎么优化?9. 如何保证缓存和数据库之间的数据一致性?10. 相对于你这个项目用哪种方案?11. 项目中遇到的最大的困难是什么?12. 介绍一下第二个项目13. 模型分析diff的上下文怎么考虑?14. 如果diff的关联的上下文很长超过token,你会怎么办?15. 你想的这种方案,最后输入给模型的prompt是什么?16. 对于大模型的其他组件如RAG和skills有了解吗?17. 那你有想过把代码拆分成一些知识库放在rag里面吗?18. 有对比过其他模型的分析效果吗?19. golang有了解吗?20. HashMap的底层结构21. 为什么要用红黑树?22. 红黑树增删的时间复杂度?23. MySQL事务隔离级别24. MVCC实现原理25. 手撕算法:lc402 移掉k位数字 -> 没想到单调栈,暴力枚举了QAQ反问面试官之后,感觉我的缺点主要在于项目太过于玩具了,对于高并发什么的思考处于比较浅的地步,还有就是code-review对于call graph还有一些成熟的方案不怎么了解过,相当于纯demo,面过几场才知道QAQ,估计是没啥希望了,继续沉淀了噶人们
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