LangChain
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LangChain 表达式语言 (LCEL) 介绍
LangChain 表达式语言（LCEL）是一种声明式的编程接口，用于构建基于LLM的应用。它提供了一种简洁、直观的方式来组合LangChain的各种组件，构建复杂的AI应用流程。 核心理念 LCEL的设计理念是让开发者能够: 声明式定义流程：清晰表达数据如何流经不同组件 轻松组合组件：通过管道操作
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LangChain 框架总览
基本组件 LangChain 框架由以下核心组件构成： 模型 I/O (Model I/O) - 处理与语言模型的交互 提示模板 (Prompt Templates) - 管理和优化发送给模型的提示 输出解析器 (Output Parsers) - 处理模型响应转换为结构化格式 链 (Chains)
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LangChain 框架全面指南
1. LangChain 框架概述 LangChain 是一个用于开发由大型语言模型（LLMs）驱动的应用程序的框架，它提供了一系列组件和工具，使开发者能够创建复杂的、交互式的、基于语言模型的应用。 1.1 框架核心理念 LangChain 的设计理念围绕以下几个核心原则： 组件化设计：提供模块化的
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LangChain 框架学习资源索引
项目概述 本项目收集并整理了 LangChain 框架的相关资源，包括框架组件说明、智能体实现方法、搜索集成和多智能体工作流的设计与实现。所有资料基于 LangChain 官方文档（https://python.langchain.com/docs/introduction/）整理而成。 综合指南
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LangChain 框架学习项目
项目简介 本项目收集并整理了 LangChain 框架的核心组件、智能体系统、搜索集成和多智能体工作流设计的相关资料和代码示例，旨在帮助开发者快速上手和深入理解 LangChain 框架。 资源导航 请查看 资源索引 获取完整的资源列表和导航。 主要内容 文档资料
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LangChain-架构（前导篇）
个人大数据码农，深耕大数据5年+，但是也逃不过疫情之后的就业紧缩，22年OpenAi在科技圈掀起轩然大波，那个时候都在尝试怎么去注册使用，能否第一时间上手体验，帮助自己完成编码部分，日常问答搜索成了当时最受追捧岂能之一，那时候各大贩卖账号和API Key的中间商不计其数，国内想要尝鲜还需要自己会一点
大数据
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数据ETL-Apache Flume详解
官方网站：http://flume.apache.org/ 用户文档：http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html 开发文档：
千变工作-BI
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企业如何进行BI产品落地
一、BI的演变 在探讨这个问题前，我们想一想，在计算机普及前后、互联网产品丰富化前后，不管是个体还是企业，都在急剧的在向数字化发展，对于运营的业务，更想能够更精细和更美观的在web上整体展现出来。 早期的BI算是人为更新，也就是记录在册的纸质统计，计算机时代，数据开始电子化，可利用表格或其他工具进行
大数据
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Kafka副本同步策略(ISR)
Kafka对于Producer生产的消息怎么保证可靠性？简单说就是每个Partation都分配给副本，做数据同步，保证数据不丢失。 副本同步策略（ISR）： kafka不是完全同步，也不是完全异步，是一种ISR机制，先来了解下完全同步的优势劣势 完全同步的优点：同样为了容忍N台节点的故障，