n8n公司8个月内收入暴增4倍，其成功秘诀在于：1）战略转型，从自动化工具升级为AI应用开发平台；2）砍掉销售KPI，专注社区运营，在YouTube等平台形成口碑传播；3）坦诚商业模式，公开代码但不标榜"开源"，明确盈利目标赢得开发者信任。CEO Jan Oberhauser将产品定位为"AI时代的Excel"，通过可视化操作连接各类AI模型和工具，目标是成

本文介绍了LangChain内置的14种中间件功能，重点解析了SummarizationMiddleware的应用。该中间件能在模型调用前自动压缩历史会话，通过智能保留最近消息和摘要处理来优化token使用。文章提供了完整的Python实现示例，包括工具定义、中间件配置和测试流程，展示了如何通过设置触发条件和保留规则来管理对话上下文。这种自动化压缩方案能有效减少约50-70%的token消耗，提升

本文介绍了LangChain中的流式传输和结构化输出解析两大核心功能。在流式传输方面，LangChain 1.0引入了自动流式模式，支持通过.stream()方法逐块处理数据，并提供了astream_events()来监听完整的语义生命周期事件，便于调试和构建UI。在结构化输出解析方面，重点介绍了StructuredOutputParser与Pydantic模型的结合使用，通过with_struc

大模型（如 GPT）并不能直接检索整篇文档。我们必须先把文档切分成合适大小的段落（chunk），再对每个段落进行嵌入（embedding）。切得太细，会失去上下文；切得太粗，会导致嵌入不准确或超过上下文窗口。

我们针对system角色设置内容，也是一种提示词设置方法，只有不断地测试不同的方式，才能更大程度的挖掘大模型的能力。

LangChain是一个AI开发框架，提供文档、API和代码资源。官网（langchain.com）包含基础介绍，Python文档详细说明使用方法，API文档提供接口参考。GitHub仓库托管源代码。其架构历经多个版本迭代，从v0.1到最新的v1版本，核心设计理念一脉相承，各版本架构图仍具参考价值，特别是v0.1和v0.2/0.3版本展示了框架的演进过程。开发者可通过这些资源快速掌握LangCha

OpenAI推出AgentKit可视化工具引发热议，但LangChain创始人Harrison Chase撰文指出，可视化工作流存在"两头不讨好"的困境：对非技术人员仍逻辑复杂，对开发者则难以维护。他认为未来的方向是智能体(Agent)而非工作流(Workflow)，前者能自主决策而非按固定流程执行。对于复杂应用，LangChain主张回归代码开发，提供更强大的控制能力。文章认

LlamaIndex的AgentWorkflow是为解决AI应用在多任务协作中的挑战而设计的框架，支持跨子任务（检索、分析、写作等）的自动化编排、状态管理和透明执行。其核心基于事件驱动的Workflows架构，提供多Agent协作、Human-in-the-Loop（人工介入）及中断恢复能力。基础功能支持单Agent任务处理，而进阶的Multi-Agent模式通过职责划分和Handoff机制实现复

本文是大模型面试精选的第二辑，从不同角度精选20道高频面试题，涵盖模型架构、训练技巧、部署优化、Agent、多模态等核心知识点，适合准备大模型相关岗位面试的同学。

混合查询架构优先使用向量数据库检索 自动质量评估和回退机制必要时切换到 MySQL Text-to-SQL 查询智能回退策略基于相似度分数判断结果质量检测回答中的低质量关键词自动触发 MySQL 查询回退