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微服务链路追踪SkyWalking

alibaba的druid连接池的监控1、导包（版本自选）这里省略了数据库的其他包只关注druid的相关<dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>druid</artifactId><version>1.2.5</version></depen

定时任务：QuartzJobBean以我做天气预报项目为例概述定时任务的使用：第一步：写一个要定时执行的任务的类，让他继承QuartzJobBean （类上不加@component）package com.sinux.weather.controller;import com.sinux.weather.entity.City;import com.sinux.weather.serv...

封装好的基础聊天模型和其他组件。LangChain集成包，目前LangChain会将一些重要的集成包单独拆分出来（例如langchain-openai ， langchain-anthropic 等），让集成包更轻量级，这些包将会由LangChain团队和集成包的开发者共同维护。构成AI应用的链、AI agent和检索器。社区维护的第三方集成包。⽐如：Model I/O、Retrieval、Too

RAG（Retrieval Augmented Generation）检索增强生成，RAG是一种将信息检索和大语言模型文本生成相结合的技术。简单来说，RAG就是在大语言模型生成答案之前，AI应用先从外部知识库中检索与用户提问相关的信息，然后将检索到的信息作为上下文通过提示词一起传递给大语言模型，从而让大语言模型根据检索出来的内容进行回答。

LangGraph是一个基于图结构的 Agent 编排框架，专注于描述和控制 Agent 的执行流程。它可以独立使用，也可以与LangChain 结合，用于更方便地调用模型、工具和记忆组件。通过LangGraph可以轻松构建出可靠的Agent应用。LangGraph并不依赖于LangChain，但是配合LangChain使用可以发挥更好的效果# step 1.定义状态"""定义状态"""# 冰箱门

由于 LLM的知识受训练数据限制，推理能力也存在一定局限，AI Agent技术则通过工具调用来弥补这些不足，从而获取最新信息、优化工作流、拆解任务，最终实现更复杂的功能。它让LLM充当"决策大脑"，根据用户输入自主选择和执行工具（如搜索、计算、数据库查询等），最终生成精准的响应。：实际执行决策的能力 比如：检索、推理、编程 6）协作：通过与其他智能体交互合作，完成更复杂的任务目标。：当遇到无法直接

在LangGraph图执行过程中，每一个节点执行后会将图状态生成一份快照保存起来，这些快照在图执行结束后也可以访问，这种机制被称为LangGraph的持久化在LangGraph中，持久化数据是由检查点管理器（checkpointer）来实现的，当图中的节点执行完一个超级步骤（super-step）时，会保存一份图状态快照信息（StateSnapshot）到线程（thread）中。