LangGraph 是 LangChain 生态的一部分，专门用于构建复杂的多步骤智能体。LangGraph 是 LangChain 生态中用于构建有状态、多步骤智能体的低层编排框架。· 线性执行：链（Chain）只能线性执行，如果模型发现"工具返回的结果不够，还需要再查一次"，线性链路就断了。“LangChain 负责单次调用，LangGraph 负责把调用串成可循环、可记忆的工作流。普通边 固

LangGraph 是 LangChain 生态的一部分，专门用于构建复杂的多步骤智能体。LangGraph 是 LangChain 生态中用于构建有状态、多步骤智能体的低层编排框架。· 线性执行：链（Chain）只能线性执行，如果模型发现"工具返回的结果不够，还需要再查一次"，线性链路就断了。“LangChain 负责单次调用，LangGraph 负责把调用串成可循环、可记忆的工作流。普通边 固

模型微调（Supervised Fine-Tuning，简称 SFT）是指使用特定领域的数据，对已预训练的大模型进行进一步训练，使其更好地适应特定业务场景的技术。learning_rate 学习率，控制权重调整幅度 高效训练：1e-4 ~ 1e-5 全参训练：1e-5 ~ 1e-6 学习率过大可能不收敛。n_epochs 训练轮数，模型遍历整个数据集的次数 小数据集（<1k条）：3-5轮 大数据集

API 端点 /api/v1/services/aigc/image-generation/generation /api/v1/services/aigc/text2image/image-synthesis。API 端点 image-generation/generation text2image/image-synthesis。”, “image”: “data:…图生图（Image-to-

步骤1 提交任务，获取 task_id /api/v1/services/aigc/image-generation/generation。核心原理：用户输入一段描述文字（称为"提示词"），AI模型理解文字含义后，从零开始生成一张符合描述的图片。步骤2 用 task_id 轮询查询结果 /api/v1/tasks/{task_id}通俗理解：就像有一个永远不会累的画家，你告诉他画什么，他就能立刻画

对话记忆（Conversation Memory）是 LangChain 中让大模型记住之前对话内容的能力。history_messages_key 指定历史占位符的变量名 “history”input_messages_key 指定输入参数的字段名 “input”session_id 会话标识，相同 ID 共享记忆 “user_001”第3轮 “我喜欢吃什么？” “我不知道你喜欢吃什么” “你喜

paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 支持中文，速度快 ~500MB。create_stuff_documents_chain 将检索到的文档"填充"到提示词中。核心思想：让大模型在回答问题前，先从你的文档中检索相关信息，然后基于这些信息生成答案。chunk_overlap 块之间的重叠字符数 chunk_size 的 10-20%确保文档使用 UTF-8 编

本文将从 Flutter 的异常机制出发，系统地总结 Flutter 中的异常类型、捕获方式以及生产环境下的最佳实践。当 main() 函数执行完毕后，消息循环机制启动，会按照先进先出的顺序逐个执行微任务队列中的任务，然后处理事件队列。如果某个任务执行过程中发生异常且未被捕获，当前任务的后续代码不会执行，但不会影响其他任务的执行，程序也不会退出。我们需要根据不同的异常类型选择合适的捕获方式，在生产

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