流式传输让LLM响应如ChatGPT般“边想边吐字”，显著提升用户体验。通过stream()（同步）与astream()（异步）实现逐块输出，结合协程与事件循环提升并发效率。底层依赖SSE协议，支持服务器持续推送数据。配合StrOutputParser或自定义解析器可灵活处理流式输出，最终通过LangSmith可视化追踪调用全过程，全面掌握LLM应用行为。

本文介绍LangChain中定义聊天模型的三种方式：ChatOpenAI（对接OpenAI及兼容接口）、init_chat_model（灵活切换多平台模型）和ChatOllama（本地部署模型）。重点讲解了各方式的安装、配置与调用方法，强调聊天模型以消息列表为输入输出，支持温度、超时等参数控制。通过对比，推荐在需多模型切换场景使用init_chat_model，实现代码统一与部署灵活。

将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。

【数据结构】通讯录管理，项目实战（附:全部码源）

最详细的常用占位符！

网页聊天项目是一个基于 Spring Boot 的实时网页聊天应用程序，支持用户注册登录、好友聊天、会话管理等功能，项目采用前后端分离架构完成功能实现单一，功能有待改善。

1. LangChain快速上手2.LanguageChain简单使用　2.1环境说明　2.2 定义大模型　2.3 定义消息列表　2.4 调用大模型　2.5 输出解析器　2.6 链式执行3. LangChain 相关概念　3.1 Runnable 接口　3.2 LangChain Expression Language

给你一个链表的头节点head和一个整数val，请你删除链表中所有满足Node.val == val的节点，并返回新的头节点

求字符串长度，三种方法，详解