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使用 DeepSeek V4 Pro / V4 Flash 的 thinking mode + tool calls 时，第一轮工具调用后的每次请求都返回。在 Claude Code 和 DeepSeek API 之间插入一个本地 Node.js 代理，自动补全被丢弃的 thinking 字段。的消息必须保留 thinking 块。Claude Code / cc-switch 在序列化历史时把它
Milvus在这里的作用是提供高性能的语义检索能力。当知识库助手收到一个技术问题，它会通过工具把问题转换为向量，在Milvus中找到最相关的文档片段，然后基于这些片段生成回答。Milvus提供了三种部署模式，可以根据业务需求选择合适的方案，代码层面的接口保持一致。上面的demo展示了基本用法，但如果要用于生产环境，还有几个架构层面的问题需要理解。
用 LangChain 做 RAG，你大概率写过这段代码：
本文分享了使用LangChain构建AI工作流的实战经验与踩坑记录。作者通过3个月实践总结出：LangChain最适合多步骤协调场景（如工具调用、条件分支工作流），简单对话则建议直接调用原生SDK。文章重点警示了3个过时API（LLMChain、load_summarize_chain、ConversationBufferMemory）的使用风险，并给出三个实战案例：1）Git提交记录转结构化周报
读完AsyncGenerator 而非回调通过异步生成器逐步yield事件，使得 REPL UI 可以实时渲染流式输出SDK 消费者也能灵活处理中间事件（例如，记录日志、取消请求）多层恢复机制Prompt-too-long：折叠排水 → 响应式压缩 → 返回错误Max-output-tokens：升级上限 → 注入恢复提示词 → 返回错误速率限制：指数退避 → 切换备用模型每层恢复都是独立的，互不
elasticsearch
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