Langchain输出解析器是Langchain框架中的一个组件，主要用于将LLM(大型语言模型)生成的非结构化文本转换成结构化数据格式。这个功能非常重要，因为虽然LLM能够生成高质量的文本回答，但在许多应用场景中，我们需要将这些回答转换为特定的数据结构（如JSON、列表、字典等），以便进一步处理或集成到应用程序中。输出解析器允许开发者定义期望的输出格式，并提供指导LLM生成符合该格式输出的提示。

AI时代的正在重新定义Java程序员的角色，使之向软件经理和架构师的结合方向演变。这种转变具有多方面的意义：战略决策：选择技术栈、设计系统架构、定义微服务边界业务领域建模：更深入地理解和转译业务需求团队协作管理：协调不同组件和服务之间的集成精准表达需求的能力评估生成代码质量的眼光调整提示(prompts)以获得更好结果的技巧系统设计思维业务领域知识项目管理能力人工智能素养。

深拷贝（Deep Copy）是指创建一个新的对象，并且递归地复制对象中所有的元素，包括嵌套对象。因此，深拷贝后的新对象与原始对象完全独立，修改新对象不会影响原始对象，反之亦然。浅拷贝（Shallow Copy）是指创建一个新的对象，但新的对象中的元素仍然引用原始对象中的元素，而不是将其复制到新的内存位置。比如，我们需要对每个用户的购物车进行操作，但每个购物车中的商品应该是完全独立的，修改一个用户的

Langchain Memory 是 Langchain 框架中的一个关键组件，用于在交互过程中存储和管理对话历史或上下文信息。它使得语言模型能够"记住"之前的交互内容，从而实现连贯的多轮对话或保持上下文感知。Memory 组件解决了大语言模型本身无状态的局限性，使应用能够维持长期的状态信息，记住用户之前提供的信息，并在新的交互中引用这些信息。

DashScope :LlamaIndex 框架中的一个连接器，允许开发者在 LlamaIndex 应用中使用阿里云的大语言模型（LLM）服务.

微软AI平台的企业副总裁Asha Sharma表示，这一进展使企业能够在遵循安全和负责任的AI原则的同时，无缝集成先进的AI技术。这一成就被誉为美国AI领域的“斯普特尼克时刻”，突显了中国在AI技术上的快速进步。2024年，AI初创公司获得的风险投资激增，AI相关公司获得了全球三分之一的风险资金。然而，分析师认为DeepSeek的进入是创新的催化剂，可能会催生更高效的AI解决方案。：DeepSee

Python流程控制入门以及最佳实践！！！

人工智能（AI）是计算机科学的重要分支，旨在模拟和扩展人类智能，涵盖规则设计、逻辑推理以及现代机器学习等技术。其核心子领域包括机器学习、深度学习和生成式人工智能等。机器学习通过数据驱动和算法导向赋能广泛应用，如推荐系统和自然语言处理；深度学习依托深层神经网络在非结构化数据处理中表现出色；生成式人工智能则通过生成对抗网络（GAN）和 Transformer 等技术，推动了文本、图像等多模态生成能力的

大语言模型（如 GPT）虽然在很多任务中表现出色，但仍然存在一些缺陷。首先，它们不具备长期记忆能力，这意味着无法跨会话记住用户的偏好或背景信息。其次，上下文窗口的限制使得模型在处理长文本时可能会丢失重要的细节或信息。此外，实时信息更新较慢，导致其无法应对快速变化的环境（如新闻事件或市场动态）。新旧知识之间的区分也较为困难，尤其是对比学习过时的或错误的知识时，模型可能无法做出准确的判断。最后，尽管模

MRO（Method Resolution Order，方法解析顺序）是 Python。