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。
12_机器翻译入门：多语言LLM应用
引言：跨语言沟通的AI革命 在全球化背景下，语言障碍一直是信息交流、商业合作和文化传播的重要阻碍。2025年，随着多语言大语言模型(LLM)技术的突破，机器翻译已经从简单的单词转换发展为能够理解上下文、处理复杂句式、适应文化差异的智能系统。本文将带您入门多语言LLM在机器翻译领域的应用，重点介绍使用mT5(多语言T5)模型实现...
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。
前端大模型入门（一）：用 js+langchain 构建基于 LLM 的应用
利用大模型开发应用时，我们有时候要第一时间给出用户相应，也就是使用流式调用的方式。这时候前端处理响应，就需要特殊的处理：利用处理可读流的方式从响应中读取数据。 随着大语言模型（LLM）在各种应用中的广泛使用，如何高效地从服务器获取模型生成的长文本响应成为一个重要问题。传统的HTTP请求模式通常等待...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。