摘要 该任务展示了如何将Qwen大模型与MySQL数据库整合，通过LangChain/LangGraph代理实现自动化数据库查询。主要步骤包括： 初始化Qwen模型，通过兼容OpenAI接口进行调用 建立MySQL连接并配置SQLDatabaseToolkit工具包 设置系统提示词约束代理行为（限制查询结果数量、禁止DML操作） 使用LangGraph的create_tool_calling_ex

本文介绍了使用LangChain构建AI代理系统的技术方案。该系统通过集成Qwen大语言模型和Tavily搜索引擎工具，实现了智能判断和自动执行工具调用的能力。核心流程包括：模型初始化、工具绑定、自动判断逻辑、代理执行器创建以及完整查询处理。系统能够区分知识性问题和需要外部信息的问题，并根据不同类型自动选择直接回答或调用搜索引擎获取实时数据。关键代码展示了工具绑定、判断逻辑和代理执行器的实现，最终

本文介绍了使用LangChain构建AI代理系统的技术方案。该系统通过集成Qwen大语言模型和Tavily搜索引擎工具，实现了智能判断和自动执行工具调用的能力。核心流程包括：模型初始化、工具绑定、自动判断逻辑、代理执行器创建以及完整查询处理。系统能够区分知识性问题和需要外部信息的问题，并根据不同类型自动选择直接回答或调用搜索引擎获取实时数据。关键代码展示了工具绑定、判断逻辑和代理执行器的实现，最终

本文介绍了LLM API的基础使用，重点讲解了环境变量配置和多轮对话实现方法。主要内容包括：1）如何通过命令行或Python设置环境变量来存储API密钥；2）使用os.getenv()获取环境变量值；3）单轮对话API调用示例；4）多轮对话的实现原理（手动保存上下文）和代码演示；5）流式输出的实现方法。文章强调使用国内大模型API的门槛较低，无需深入理解AI原理，适合初学者快速上手。通过示例代码展

本文介绍了LLM API的基础使用，重点讲解了环境变量配置和多轮对话实现方法。主要内容包括：1）如何通过命令行或Python设置环境变量来存储API密钥；2）使用os.getenv()获取环境变量值；3）单轮对话API调用示例；4）多轮对话的实现原理（手动保存上下文）和代码演示；5）流式输出的实现方法。文章强调使用国内大模型API的门槛较低，无需深入理解AI原理，适合初学者快速上手。通过示例代码展

nginx静态资源服务器简单配置在nginx的server中可以拥有多个location,但location 后面那部分不能一样。进入nginx安装目录的conf目录下，修改nginx.conf文件，在一个server{}中添加 一个location 部分配置代码如下root@ubuntu:/usr/local/nginx/conf# vi nginx.confserver {listen80;s

Linux:centOS-7配置与本机IP同一网段1.确认本机IPctrl+R：输入cmd 回车 输入命令：ipconfig ，记下自己的IP地址，网关，DNS在目标虚拟机下右键， 选择“设置”， 打开“虚拟机设置”对话框， 再选择“网络适配器” 我的电脑虚机配置开始是使用NAT模式的， 如下图所示：选择桥接模式[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-HQ19