文章摘要：本文是"工藤学编程"系列教程的第36篇，聚焦AI大模型与LangChain框架实战应用。作者系统梳理了前35篇内容，涵盖大模型基础概念、API调用、私有化部署、Prompt工程、RAG技术、向量数据库等核心知识。最新篇重点介绍LangChain与Milvus向量数据库的整合实践，包括数据增删操作等实用案例。该系列从零基础出发，逐步深入大模型开发全流程，为开发者提供了一

本文深入探讨了Rust中的迭代器适配器，重点解析其设计原理、应用场景和性能优势。文章通过对比传统循环和适配器链式调用的代码差异，展示了适配器在减少内存占用和提高代码可读性方面的优势。核心内容包括： 适配器本质：实现了Iterator trait的结构体，具备惰性求值、零临时存储和类型安全三大特性。 底层机制：通过类型嵌套和next()触发传递实现高效处理，数据仅遍历一次。 分类讲解：重点介绍了ma

本文深入解析Rust中Vec的内存布局与扩容策略。Vec由栈上控制字段（指针、长度、容量）和堆上连续存储区组成，零大小类型有特殊优化。扩容采用分阶段策略：小容量翻倍，大容量1.5倍增长，通过摊还时间复杂度O(1)保证性能。实践部分提供了3个优化技巧：观察扩容过程验证原理、预分配容量避免性能损耗、使用shrink_to_fit释放多余内存。理解这些底层机制有助于编写更高效的Rust代码，其核心思想也

本文是"工藤学编程"博主分享的技术文章合集，涵盖多个热门技术领域。主要内容包括：1）C++实现GUI图书管理系统、SpringBoot整合MinIO等实战项目；2）分库分表、RabbitMQ消息确认机制等分布式技术；3）AI大模型系列教程（共36篇），从LangChain智能体、RAG技术到Milvus向量数据库实战，系统讲解大模型应用开发全流程。文章适合不同层次开发者学习，提

本文是"工藤学编程"博主关于AI大模型学习的系列教程，涵盖了从基础概念到实战应用的完整知识体系。主要内容包括：大模型API调用、SpringAI整合、LangChain核心模块解析、Prompt工程、RAG技术实现、向量数据库应用等核心技术。系列文章详细讲解了Milvus向量数据库的部署、索引优化及与LangChain的整合实践，并提供了文档处理、文本分割、相似度搜索等具体案例

本文介绍了在企业CRM系统中嵌入MateChat智能助手的实践过程。针对销售团队存在的三大效率痛点（信息查询繁琐、重复问答耗时、工单创建复杂），MateChat凭借即插即用、VUE技术栈适配、多模型兼容等优势成为理想解决方案。通过三步集成：1）部署Ollama服务与本地模型；2）配置MateChat连接业务接口；3）自定义对话逻辑实现CRM功能调用，显著提升了操作效率。实测表明，该方案开发周期短（

本文深入解析 Sharding-Jdbc 分库分表执行机制。其作为应用层嵌入式代理，通过引入 jar 包内置分库分表逻辑，屏蔽多库复杂度，实现逻辑表到真实数据节点的自动映射。核心流程为五步：SQL 解析（词法、语法分析提取分片上下文）；路由（依分片键或广播策略定位节点）；改写（逻辑 SQL 转物理 SQL）；执行（内存 / 连接限制模式平衡效率与资源）；结果归并（流式 / 内存方式聚合多节点结果）

本文介绍基于AI Ping平台开发的智能AI聊天助手，整合GLM-4.7大模型、LangChain框架和Redis技术，实现流式对话、记忆存储和工具调用功能。AI Ping提供统一API接口和智能路由，简化多供应商模型接入，保障服务稳定性。系统采用FastAPI后端和Vue 3前端，响应延迟控制在100ms内，支持高并发访问。通过Redis存储对话历史实现上下文理解，结合LangChain扩展工具

仓颉语言针对鸿蒙生态开发中的多线程/协程并发问题，提出了三层线程安全防护机制：用户态轻量锁（适用于短时临界区操作）、内存屏障与原子类型（保障跨线程数据一致性）以及内核级锁（处理长时间资源竞争）。该体系通过N:M协程模型优化，结合协程调度特性，在保证线程安全的同时兼顾性能，并提供了易用的API接口。实战案例证明其能有效解决数据竞争、内存可见性等问题，为鸿蒙开发者提供了完整的并发安全解决方案。

仓颉并发集合框架为鸿蒙高并发场景提供了容器化解决方案，通过分层同步策略（无锁、分段锁、全局锁）平衡安全性与性能，适配鸿蒙协程调度模型并优化接口设计。核心并发集合包括ConcurrentList（分段锁动态数组）、ConcurrentHashMap（分段锁+无锁哈希表）和AtomicQueue（无锁队列），分别针对随机访问、键值存储和生产消费场景优化，性能显著优于传统加锁方案。开发者可无缝替换普通集