【API术语解释】 GitHub Actions 是一种强大的工具，允许开发者在 GitHub 仓库中创建自定义工作流，实现持续集成和自动化管理。通过使用 GitHub Actions，维护者可以自动化诸如构建、测试和部署代码等任务，从而将更多精力集中在编写高质量代码和项目管理上。这不仅提高了项目的效率，还增强了社区的互动性。

【API术语解释】 “思维链Prompt”也叫 Chain-of-Thought Prompting（简称CoT Prompting），是指在输入提示（Prompt）中，不仅给出问题，还要求或演示模型像人类一样一步步推理解决问题的过程，而非直接给出答案。

【API术语解释】 OpenAPI也称为OpenAPI规范（OpenAPI），可帮助开发人员在涉及多个协议、接口和环境时简化应用程序开发。它通过提供一个可以访问数据的单一界面来实现这一点。

【API术语解释】 API审核的核心概念包括安全性、合规性、性能和文档质量，通过系统性检查确保API的可靠性、用户体验和合规性。

【API术语解释】 字典(dict)是Python中的一种可变映射类型，它使用键值对(key-value pair)的形式来存储数据。本文将详细介绍其全部应用以及使用字典格式化字符串。

【API术语解释】 近年来，OpenAI让“GPT”一词成为了热议的话题。GPT，即生成式预训练Transformer，是人工智能领域中一股强大的语言模型，掀起了不小的波澜。GPT-4 将 AI 的功能提升到一个全新的水平。但在我们深入研究其功能之前，先来对名称本身进行一下解析。

【API术语解释】 TransformerDecoderLayer 是 Transformer 架构中解码器的核心组件，用于高效处理目标序列并生成输出。它通过自注意力机制捕捉目标序列内部的依赖关系，利用多头注意力机制与编码器的上下文信息交互，并通过前馈神经网络进行非线性变换，从而实现高质量的序列生成。在实现上，TransformerDecoderLayer 提供了灵活的参数配置，包括输入特征维度、注意力头数、前馈网络维度等，广泛应用于机器翻译、文本生成和序列到序列任务中，成为现代自然语言处理任务中不可或缺的模块。

【API术语解释】 LangGraph 由LangChain创建，是一个开源 AI 代理框架，旨在构建、部署和管理复杂的生成式 AI 代理工作流。它提供了一套工具和库，使用户能够以可扩展且高效的方式创建、运行和优化大型语言模型(LLM)。LangGraph 的核心是利用基于图的架构的强大功能来建模和管理AI 代理工作流中各个组件之间的复杂关系。

【API是什么】 REST API是一种基于HTTP协议的标准化接口，旨在解决分布式系统中的通信问题。它遵循六大核心原则，包括客户端-服务器架构、无状态、缓存、统一接口、分层系统和按需代码，确保系统的可扩展性、可靠性和高效性。REST API在电子商务平台和内容管理系统等现代软件开发中扮演着重要角色。

【API术语解释】 在本文中，我们将讨论 API 密钥的工作原理以及如何使用它们来访问 API 提供的数据。

【API术语解释】 DeepSpeed-Chat 是微软开源的一个快速、经济且可扩展的系统框架，用于训练类似 ChatGPT 的高质量模型。它基于 DeepSpeed 技术，支持端到端的强化学习人类反馈（RLHF）训练流程，包括监督微调、奖励模型微调和基于人类反馈的强化学习。DeepSpeed-Chat 提供一键式训练体验，用户只需一个脚本即可完成从预训练模型到生成自定义 ChatGPT 模型的全过程。此外，它还整合了 DeepSpeed 的训练和推理能力，形成统一的混合引擎，显著提升了训练速度，比现有 RLHF 系统快 15 倍。

【API术语解释】 GraphRAG 是一种结合了知识图谱和检索增强生成技术的框架，通过结构化的知识图谱提升语言模型在复杂数据处理中的性能。它利用图结构化数据表达知识，支持多跳推理和复杂的语义查询，显著解决了传统方法在处理复杂信息时的局限性。GraphRAG 的应用场景广泛，尤其适合问答系统、文档理解和知识推理等任务，能够生成准确且逻辑连贯的内容。

【API术语解释】 AI推理是让大模型像人脑一样“先想后答”的能力：它把复杂问题拆成链式子任务，通过显式思考、调用工具、检索知识并验证逻辑，最终给出可解释、可溯源的结论，而非简单记忆匹配。

【API术语解释】 本文探讨了RPA（机器人过程自动化）与API（应用程序接口）在自动化技术中的差异与应用场景。RPA通过模拟用户界面操作处理基于规则的重复性任务，如数据迁移和表单填写；而API则通过系统间直接通信实现高效数据传输和集成。文章分析了两种技术的优劣势，并指出它们如何协同构建更强大的自动化解决方案。

【API术语解释】 GPT4all是一个开源的大型语言模型生态系统，允许用户在本地运行和部署大型语言模型，保护隐私的同时享受高性能的语言处理能力。其核心功能包括本地运行、多平台支持、多种预训练模型和开发者友好的接口。GPT4all的优势在于隐私保护、低硬件要求和易用性，广泛应用于聊天应用、文档处理和开发扩展等场景。其技术架构包括前端界面、后端服务和数据库，未来有望引入更多人工智能技术并加强与其他平台整合，推动人工智能技术的发展和应用。