Linux本地部署Dify服务指南 本文详细介绍了在Linux系统上搭建Dify本地服务的完整流程。主要内容包括： 环境准备：通过Git下载Dify代码包，推荐指定版本号(如0.15.3)确保稳定性 配置关键： 创建.env配置文件(注意是隐藏文件) 配置数据库、Redis等参数需与docker-compose.yaml保持一致 设置国内Docker镜像源加速访问 部署运行： 使用docker-c

本文介绍了Python中的两种基本数据容器：列表(list)和元组(tuple)。列表是一种可变的序列容器，支持增删改查等操作，元素有序且可重复；元组则是不可变的序列容器，定义后不能修改。文章详细讲解了它们的基本格式、索引访问、常用操作方法，以及遍历方式。列表提供append、insert、remove等方法，支持while和for循环遍历；元组由于不可变性，主要应用于数据不变的场景。这两种容器都

LangServe是一个专为LangChain应用程序设计的REST API部署库，可快速将链、代理等模型部署为Web服务。它提供三种安装方式：完整版、仅客户端或仅服务器。主要特性包括自动生成API端点、内置流式传输、交互式Playground界面、类型安全和LangSmith集成。通过类比Spring Boot框架，LangServe简化了LangChain应用的API化过程，只需几行代码即可创

基础掌握: Models → Prompts → Chains。进阶应用: Memory → Indexes → Agents。LangChain-Chatchat: 中文对话系统。这个自己设置，本人用的通义千问的模型。langflow: 可视化编排工具。

这个架构让LangChain能够构建出真正智能、具备工具使用能力和记忆的AI应用！

本文展示了使用LangChain与ChatTongyi模型实现流式输出的四种方式：1) 同步stream流处理问答；2) 异步astream流处理故事生成；3) 异步astream流输出JSON格式数据；4) 异步astream_events流获取详细的事件日志。所有示例均需配置DASHSCOPE_API_KEY环境变量，使用qwen-plus模型实现内容流式输出，其中包含同步/异步处理、结构化输

【代码】【大模型】-LangChain--Agent。

【代码】【大模型】-LangChain多模态输入和自定义输出。

本文介绍了在LangChain中创建自定义工具的三种方法：1）使用@tool装饰器快速定义工具；2）通过StructuredTool.from_function提供更多配置选项；3）继承BaseTool实现最大灵活性。重点演示了前两种方法，包括同步/异步实现、参数自定义和错误处理。示例代码展示了如何创建天气查询、景点搜索等工具，并详细说明了工具名称、描述和参数模式的配置方式。最后介绍了使用Tool

文章摘要：本文介绍了一个基于LangChain框架的文档问答系统实现方案。系统采用Streamlit构建前端界面，支持用户上传多个TXT文档，通过DashScopeEmbeddings生成文档向量并存储在Chroma向量数据库中。系统核心使用通义千问大模型(ChatTongyi)作为LLM，结合文档检索工具和对话记忆功能，构建了一个能根据上传文档内容回答问题的智能代理。实现功能包括文档加载、文本分