的定义非常简洁，只需装饰一个函数并指定 checkpointer（用于持久化）：python"""累加器工作流，演示短期记忆功能"""这个工作流接收一个数字，与之前的结果累加。当我们多次调用时：python# 第一次调用print(result1) # 输出: 1# 第二次调用，previous会记住上次的结果print(result2) # 输出: 3@task异步执行：不阻塞主线程，可并发处理

通过直接操作属性图存储，我们绕过索引层实现了更灵活的图数据管理。从简单的实体关系到复杂的语义网络，Neo4j 与 LlamaIndex 的结合为知识图谱应用提供了强大支撑。

在自然语言处理中，处理长文本语义理解和复杂语境时，Transformer 模型（如 BERT、RoBERTa）展现出强大优势。但在 spaCy 中集成这类模型时，开发者常面临环境配置复杂、长文本处理效率低、训练参数调优难等问题。本文将从环境搭建、模型加载、配置调优到实战应用，系统解析如何高效集成 Transformer，充分发挥其上下文建模能力。Transformer 模型对计算资源要求较高，尤其

python@dataclassvalue: str # 结果值，实际项目中可扩展为复杂对象这里使用 Python 数据类定义结果类型，value字段可根据需求扩展为包含时间戳、置信度等信息的复合结构。pythonexplanation: str # 步骤解释output: str # 步骤输出（如计算过程）steps: list[Step] # 推理步骤列表final_answer: str #

数据为王：61 个样本就有明显提升，但更多高质量数据（尤其是多样化场景）能进一步提升效果提示词设计：系统提示中的 “禁止直接引用上下文” 等规则，能有效规范模型输出格式成本控制：GPT-4 生成数据是成本大头，可以尝试用高质量人工标注数据替代评估重要性：Ragas 的忠实度指标一定要重点关注，否则微调可能让模型 “跑偏”

python# 创建空索引# 定义数据处理管道（设置合适的分块参数）利用 LlamaIndex 的过滤机制创建专属查询引擎：python# 为Jerry创建查询引擎（仅返回user=Jerry的文档）filters=[),# 为Ravi创建查询引擎filters=[),这里的是实现多租户隔离的核心组件，它确保查询时只返回指定用户的文档节点。利用元数据标注实现租户身份绑定通过实现数据隔离查询单索引多

通过持续生成对话摘要，既能保留关键信息，又不会超出上下文限制：python# 初始化模型，就像找一个"速记员"来总结对话# 配置总结节点，设置摘要规则token_counter=count_tokens_approximately, # 计算令牌数的工具model=model, # 使用的LLM模型max_tokens=384, # 原始消息最大令牌数max_summary_tokens=128,

在使用 LlamaIndex 开发智能体或问答系统时，我们经常会遇到一些共性问题：如何让文档解析更精准？能否替换默认的向量数据库？怎样降低对 OpenAI API 的依赖？今天我们就结合实际开发场景，分享最实用的解决方案，帮你快速突破入门瓶颈。

今天我们深入剖析了 LangGraph 运行时 Pregel 的核心机制，从架构设计到具体实现，再到实战示例，全面了解了这个强大的图计算引擎。无论是处理大规模并行任务，还是管理多智能体间的状态通信，Pregel 都提供了完善的解决方案。

在开始实战前，我们需要先建立对三种拆分器的整体认知。python运行# 自定义iframe处理程序（转换为Markdown链接）# 处理含iframe的HTML# 图像语义分析集成（实际应用需替换为真实LLM）# 这里应调用LLM分析图像内容return f"[图像分析结果：来自{src}的图片]"preserve_images=False, # 关闭默认处理通过今天的分享，我们系统掌握了 Lan