本文介绍了如何使用LlamaIndex开发多智能体系统。主要内容包括：1）安装配置LLM环境；2）定义工具函数并将其包装为智能体可调用的工具；3）创建专业智能体基类，封装特定领域功能；4）构建多智能体管理系统，包含协调器代理和多个专业代理（如数学、天气、搜索等）；5）通过示例演示系统如何根据查询类型自动选择并调用合适的专业代理处理请求。该系统通过协调器智能路由，实现了复杂任务的有效分解和专业化处理

本文介绍了基于LlamaIndex框架构建智能代理系统的完整流程。LlamaIndex提供了数据连接、索引构建、查询执行等工具，支持创建具有自主性和反应性的智能代理。文章详细解析了工具集成（检索工具、函数工具、API工具）和代理创建工作流程，包括基础代理和结合检索与计算能力的高级代理实现。通过示例代码展示了如何将代理集成到工作流中，并提供了完整的测试案例，包括知识检索、数学计算、天气查询等功能的实

豆包推出图像生成模型Seedream4.0，支持4K多模态生图，融合文本和图像输入，实现多图融合、参考生图等功能，推理速度提升10倍。该模型在文生图和图像编辑榜单中排名第一，可快速生成科技感图片满足博客配图需求，还支持海报设计、故事书创作、商业摄影等多样化应用。Seedream4.0突破了传统单一模式，能保持特征、转换概念图，适用于多种创意场景，大幅提升创作效率。

本文介绍了如何使用LlamaIndex框架的NLSQLTableQueryEngine组件实现自然语言到SQL的转换功能。该技术通过将用户输入的自然语言问题与数据库表结构信息结合，利用大模型生成可执行的SQL语句，从而实现对数据库的查询操作。文章以Postgres数据库中的user_search_history和chat_session表为例，演示了如何配置查询引擎并执行自然语言查询（如&quot

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RAG应用开发框架如LlamaIndex和LangChain虽然高效但抽象过度，导致调试困难。开源LLM工程平台Langfuse提供了全链路可观测性、提示管理、评估体系和数据集管理等功能，支持从开发到生产的完整LLM生命周期。它提供自托管和SaaS两种部署方式，支持Python/JS等语言，可快速集成主流框架。通过Docker Compose本地部署后，用户需创建组织和项目，获取API密钥即可开始

LangGraph 是一个专为构建复杂、多智能体（Multi-Agent）语言模型应用而设计的开源框架。它由 LangChain Inc. 开发，灵感来源于 Pregel 和 Apache Beam，接口设计借鉴了 NetworkX。LangGraph 允许开发者以图结构的方式定义和编排代理的行为流程，提供了高度的可控性和灵活性。

背景图片上传功能是web开发必不可少的功能。图片上传到哪里其实都是一个非常头疼的事情，多个文件源各种地址组合，经常会出现图片地址错误问题。自从前后端分离、小程序、app成为流行后，大家一般都会将文件、图片等静态资源存储在独立的一个源，公司可以自己搭建一个文件中心，更多的是将这些静态资源存放在像阿里云oss，七牛云等专业的文件资源存储。这样会减少很多不必要的麻烦。今天我们来写一个批量上传阿里云OSS

特征Docling 简化了文档处理，解析各种格式（包括高级 PDF 理解），并提供与 gen AI 生态系统的无缝集成。特征解析多种文档格式 ，包括 PDF、DOCX、PPTX、XLSX、HTML、WAV、MP3、图像（PNG、TIFF、JPEG 等）等;高级 PDF 理解，包括页面布局、阅读顺序、表格结构、代码、公式、图像分类等;统一、富有表现力的 DoclingDocument 表示格式;各种

刚开始做的时候，根据网上提供的几篇文章去测试，都发现一个问题，当开发者提交合并代码的请求时，管理员还没同意merge，gitlab webhook 就去通知jenkins 执行构建任务，管理员同意merge 后，jenkins 却没有收到任务构建任务。后来发现合并请求审批者同意合并时发起的是push请求，总以为是merge请求。