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FastAPI实战笔记(九) WebSocket

本章介绍了 WebSocket 在 FastAPI 中的使用,包括基础连接、聊天室实现、连接管理、前端交互、性能测试及 OAuth2 安全认证。通过 `ConnectionManager` 管理多用户连接并广播消息,结合 Jinja2 模板渲染聊天页面,利用 WebSocket 实现低延迟双向通信。还展示了如何在 WebSocket 握手时验证 Bearer Token,并提供了 PowerShe

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#fastapi
FastAPI实战笔记(七)集成 NoSQL数据库

本章展示了在 FastAPI 项目中集成 MongoDB、Elasticsearch 和 Redis 三大 NoSQL 数据库的完整实践。通过异步客户端实现数据库连接与健康检查,在 lifespan 生命周期中初始化索引和缓存。利用 MongoDB 的灵活文档模型支持动态字段与嵌入/引用关系,结合聚合管道创建脱敏视图以保障数据安全。借助 Elasticsearch 实现高性能全文检索与聚合分析,并

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#fastapi#nosql
LangChain简明使用笔记(2)RAG系统构建

摄取就是将文档转换为计算机可以理解和分析的数字,并将其存储在特殊类型的数据库中以便有效检索的过程。这些数字在形式上被称为嵌入,这种特殊类型的数据库被称为向量存储。提取文本分块嵌入向量存储。

#人工智能#深度学习#python +1
LearningLangChain中文版

对相关英文书《LearningLangChain》进行了翻译

#人工智能#深度学习
FastAPI教程(一)

FastAPI是一个很优秀的框架,我准备将其用于AI应用的接口封装,我觉得这是目前中小企业应用的趋势。保持基础的前后端,但是将一些数据处理交给AI

#fastapi#python#人工智能
LearningLangChain中文版

对相关英文书《LearningLangChain》进行了翻译

#人工智能#深度学习
LangChain简明使用笔记(2)RAG系统构建

摄取就是将文档转换为计算机可以理解和分析的数字,并将其存储在特殊类型的数据库中以便有效检索的过程。这些数字在形式上被称为嵌入,这种特殊类型的数据库被称为向量存储。提取文本分块嵌入向量存储。

#人工智能#深度学习#python +1
LangGraph(二)具体案例设计

该案例使用 LangGraph 构建了一个处理客户支持邮件的智能体,将流程拆解为读取邮件、分类意图、文档搜索、缺陷追踪、起草回复、人工审核和发送回复等节点,通过共享状态传递原始数据,并结合 LLM、外部工具与人工干预,实现自动分类、响应生成与复杂问题升级,同时支持错误处理与断点续传。

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LangGraph(一) 相关概念与简单使用

LangGraph是一个为构建长时间运行的有状态工作流和智能体提供底层支持的框架。它将智能体定义为由节点和边组成的图结构,支持持久化执行、故障恢复和人工干预。核心优势包括全面的记忆管理机制(短期工作记忆和长期记忆)、与LangSmith集成的调试能力,以及生产级的可扩展部署架构。LangGraph不对提示词或架构进行抽象,保持高度灵活性,同时提供状态管理、条件路由和工具调用等关键功能,使开发者能构

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#python
《Fluent Python》第三章 字典与集合

本章系统讲解了Python中字典与集合的核心机制与高级用法。二者均基于哈希表实现,要求键或元素必须可哈希,从而保障O(1)平均查找性能。内容涵盖现代字典操作(推导式、解包、合并、模式匹配)、映射API标准化(ABC、UserDict优势)、缺失键处理(defaultdict、__missing__)、特殊映射类型(OrderedDict、ChainMap、Counter)及不可变视图(Mappin

#python
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