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雪花算法可以帮助我们在分布式环境中保证全局唯一标识。有这么一种说法，自然界中并不存在两片完全一样的雪花的。每一片雪花都拥有自己漂亮独特的形状、独一无二。雪花算法也表示生成的ID如雪花般独一无二。

Flyway是一个简单开源数据库版本控制器（约定大于配置），主要提供migrate、clean、info、validate、baseline、repair等命令。它支持SQL（PL/SQL、T-SQL）方式和Java方式，支持命令行客户端等，还提供一系列的插件支持（Maven、Gradle、SBT、ANT等）。

本文核心知识点：Hikari + jdbc + mysql 集成方案Druid + Mybatis Plus + Mysql集成方案

本文介绍了LangChain框架中的回调系统，该系统允许开发者在LLM应用程序执行的不同阶段注入自定义逻辑，用于日志记录、监控等任务。回调处理程序分为同步和异步两种类型，通过事件触发对应方法（如on_llm_start）。回调可通过请求时或构造函数两种方式传递，但需注意构造函数回调不会被子对象继承。此外，在Python<=3.10中异步运行时需手动传播回调到子对象，否则可能导致事件未被捕获。

用于​设定AI行为​或​对话上下文​的​系统指令消息​，LangChain会根据提供商能力自动适配传递方式。🔹 HumanMessage：代表用户输入的消息，支持文本或自动转换字符串，是对话的触发起点。模型生成的响应消息，可包含文本、tool_calls或多媒体内容，是对话的核心输出。携带工具执行结果的消息，必须包含tool_call_id以关联原始调用，是工具调用闭环的关键。流式响应中的消息片

本文介绍了如何使用LangChain框架快速构建一个简单的LLM调用程序。主要内容包括：设置LangChain开发环境；使用提示模板和智谱GLM模型构建基础应用；对比.invoke()和.stream()的调用方式差异；通过LangSmith进行调试追踪。教程提供了代码模板和GitCode源码链接，帮助开发者在1小时内完成首个LLM应用，实现文本翻译功能并提交到代码仓库。关键学习点包括语言模型调用

本文介绍了如何使用LangChain框架快速构建一个简单的LLM调用程序。主要内容包括：设置LangChain开发环境；使用提示模板和智谱GLM模型构建基础应用；对比.invoke()和.stream()的调用方式差异；通过LangSmith进行调试追踪。教程提供了代码模板和GitCode源码链接，帮助开发者在1小时内完成首个LLM应用，实现文本翻译功能并提交到代码仓库。关键学习点包括语言模型调用

LangChain 是一个专为“连接大模型与现实世界、编排复杂任务流程”而设计的开发框架，它让开发者能高效、可靠、可扩展地构建生产级 LLM 应用。

这篇3小时掌握LangChain表达式语言（LCEL）的刻意练习计划，通过三个阶段系统化学习路径：0.5小时理论学习（理解LCEL设计哲学与核心组件）、1.5小时基础练习（构建顺序链/并行分支/状态管理）和1小时综合应用（RAG链构建与调试部署）。计划强调即时反馈，每项任务都设定了可验证的成果标准，并配套官方文档、视频教程和在线练习平台等资源。完成训练后，学习者将掌握LCEL的核心优势、链式构建能