LLM 应用语义规范变更历史
LLM 应用语义规范正在不断演进当中，探针版本在新版本发布时，各种 LLM 插件会逐渐向最新版本的语义规范靠拢。本文档用于记录在新版本探针发布时，语义规范发生的变化。
控制 LLM 应用对话历史采集行为
默认情况下，探针会在 LLM 相关调用（如 LLM 调用、agent 调用）中记录对话历史，对话历史内容格式遵循 OpenTelemetry 规范。本文介绍如何配置 LLM 应用的对话历史采集行为。
LLM应用概览
为LLM（Large Language Model）应用安装Python探针后，ARMS即可开始监控LLM应用，您可以在概览页面了解LLM应用的大模型调用次数、Token使用次数、Trace数、会话数等信息。
FlowiseAI：34K Star！集成多种模型和100+组件的 LLM 应用低代码开发平台，拖拽组件轻松构建程序
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发非常感兴趣，我会每日分享大模型与 AI 领域的最新开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术，欢迎关注我哦！ 微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花 快速阅读 功能：通过拖拽可视化组件，快速构建自定义 LLM 应用，支持多模型集成和记忆功能。 部署：支持本地、Docker 和云平台部署，操作简单，适合不同场景。 ...
LLM代理应用实战：构建Plotly数据可视化代理
如果你尝试过像ChatGPT这样的LLM，就会知道它们几乎可以为任何语言或包生成代码。但是仅仅依靠LLM是有局限的。对于数据可视化的问题我们需要提供一下的内容 描述数据:模型本身并不知道数据集的细节，比如列名和行细节。手动提供这些信息可能很麻烦，特别是当数据集变得更大时。如果没有这个上下文，LLM可能会产生幻觉或虚构列名，从而导致数据可视化中的错误。 样式和偏好:数据可视化是一种艺术形式，每...
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