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langChain学习笔记之结构化输出

本文展示了如何使用阿里百炼大模型qwen3-max进行技术文档编写。通过LangChain框架,配置ChatOpenAI接口并设置API密钥,创建系统提示模板要求模型以JSON格式输出。示例中询问"LangChain是什么",模型返回结构化响应,包含问题和详细答案,说明LangChain是一个简化大型语言模型应用开发的开源框架,提供工具集成外部数据源和构建智能应用的能力。整个过

#学习
LangChain学习笔记之ChatPromptTemplate

本文介绍了使用LangChain进行信息提取的方法。首先对比了新老版本包的引用差异,然后展示了如何通过定义Person和PeopleExtraction数据模型,使用ChatOpenAI和ChatPromptTemplate构建提取链。示例代码从给定文本中提取了三个人物(小美、小丽、小兰)的姓名、身高和衣服颜色信息,并以结构化的JSON格式输出结果。该方法可用于从非结构化文本中提取特定信息,实现语

#学习
spring-ai-starter-mcp-server-webmvc的包冲突

摘要:本文介绍了搭建Spring-AI MCP服务时遇到的Jackson依赖冲突问题及解决方案。项目使用Maven构建,初始POM文件引用了spring-ai-starter-mcp-server-webmvc 2.0.0,但在启动时出现JsonSerializeAs类找不到的错误。通过DependencyAnalyzer分析发现Jackson相关依赖存在版本冲突,解决方案是在dependency

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#java#开发语言
n8n+Ollama本地私有部署

n8n开源自动化工具本地部署指南:通过Docker快速安装n8n(端口5678),配置Ollama本地模型服务(11434端口)作为AI代理,实现基础对话功能。包含管理员注册、代理创建、API端点设置等关键步骤说明。

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LM Studio跑起来DeepSeek的一个小模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q2_K.gguf

用十年前的一台老笔记本,16G内存,i7的处理器。deepseek的回答。

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#LM Studio
LangGraph工作流生成小红书、朋友圈、微博文案(学习)

本文展示了使用LangGraph构建智能文案生成工作流的示例。通过阿里百炼的Qwen3-Max模型,系统能够根据用户输入内容自动判断适合的平台(小红书、朋友圈或微博),并生成相应风格的文案。代码实现了路由逻辑,包括节点定义(三个平台对应的文案生成函数)、条件判断和流程控制。用户输入"写一个小红书的推文关于马年大吉的短文"后,系统成功识别并生成了符合小红书风格的推文,包含生肖运势

#python
LangGraph生成小红书书评(学习)

本文介绍了一个基于LangGraph框架和阿里百炼Qwen3-max大模型的小红书书评生成系统。该系统通过构建状态图工作流,实现了书评从初稿生成到最终小红书风格的完整优化流程: 工作流包含四个节点:首先生成初始书评,然后检查是否包含亮点(如问号或感叹号),若未通过则进行润色优化,最后转换为小红书风格的格式。 系统针对《霍乱时期的爱情》一书,生成了深度分析的书评,揭示了马尔克斯笔下爱情作为&quot

#学习
本地Ollama+Agent+LangGraph+LangSmith运行

本文介绍了如何基于LangChain框架搭建本地智能体应用。通过Ollama部署LLaMA3模型,结合LangChain提供的agent.py代码实现邮件助手功能。项目包含模型初始化、智能体创建、工具函数定义等核心组件,采用标准目录结构和配置文件。同时部署了前端交互界面,通过浏览器即可测试智能体功能。整个方案实现了从本地模型部署到智能体交互的完整工作流,成功复现了LangChain官方示例。

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#python
LangFuse与Langchain的碰撞

这篇文章探讨了某个主题(具体需查看原文),提供了深入的分析和见解。作者通过案例/数据/理论支持观点,指出核心问题并提出建议。文章结构清晰,论证严谨,对相关领域的研究或实践具有启发意义。如需详细摘要,建议补充具体内容要求。

记录一次claude开发项目的经历

阿里百炼平台配置Claude模型实践摘要 本文介绍了在阿里百炼平台配置Claude模型的具体操作流程。用户通过访问阿里云百炼控制台,按照官方文档指引完成了模型配置。项目实际使用了46万token资源,采用qwen3.5-plus模型进行开发。文中提供了详细的配置链接(bailian.console.aliyun.com),展示了从模型选择到实际应用的全过程。该配置方案适用于需要大规模语言模型支持的

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#AI
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