Pandas 是 Python 数据分析工具链中最核心的库，充当数据读取、清洗、分析、统计、输出的高效工具。Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库，它是基于 Python 编程语言的。Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据，如表格型数据（类似于Excel表格）。Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一，它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入

重读策略的核心在于让LLMs重新审视输入问题，这借鉴了人类解决问题的思维方式。通过这种方式，LLMs能够更深入地理解问题，发现复杂的模式，从而在各种推理任务中表现得更加强大。@Slf4j""";@Override//获取参数log.info("用户输入：{}", s);// 重复提问// 返回对象，参考RetrievalAugmentationAdvisor返回@Override@Override

创建一个带有历史记忆功能的Runnable实例（链）它在创建的时候需要提供一个BaseChatMessageHistory的具体实现（用来存储历史消息）InMemoryChatMessageHistory可以实现在内存中存储历史额外的，如果想要在invoke或stream执行链的同时，将提示词print出来，可以在链中加入自定义函数实现。注意：函数的输入应原封不动返回出去，避免破坏原有业务，仅在r

本文介绍了RAG（检索增强生成）技术及其工作原理。RAG通过结合检索技术与大语言模型提示，解决通用大模型的知识时效性、领域知识缺乏、幻觉问题及数据安全性等局限。其标准流程包括索引（文档处理与向量化）、检索（相似度匹配）和生成（结合上下文生成回答）三个阶段。向量作为文本的数学表示，通过嵌入模型转化为数字序列，并利用余弦相似度算法进行语义匹配。此外，文章还介绍了LangChain框架，它提供API简化

然后编写执行shell脚本的util类。首先创建springboot项目。最后开发接口调用此类。

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在messages的list内，组织历史消息提供给模型PS：当前的历史消息是一次性的，如果是生产系统可以将消息保存到文件、数据库等持久化工具内，需要的时候提取使用，后续学习LangChain库，会学习短期记忆和长期记忆的使用方法。提示词工程就是更好的向模型提问的技巧。大模型本身是一种很简单的结构，即：用户输入，模型输出。用更详细、更清晰、有逻辑、有参考的提问，获得期望中的回答效果不管是RAG还是A

重读策略的核心在于让LLMs重新审视输入问题，这借鉴了人类解决问题的思维方式。通过这种方式，LLMs能够更深入地理解问题，发现复杂的模式，从而在各种推理任务中表现得更加强大。@Slf4j""";@Override//获取参数log.info("用户输入：{}", s);// 重复提问// 返回对象，参考RetrievalAugmentationAdvisor返回@Override@Override

但是一旦聊天记录多了依然会超过token上限， 但是有时候我们依然希望存储更多的聊天记录，这样才能保证整个对话更像“人”。要知道， 无论你用什么存储对话以及， 也只能保证服务端的存储性能。以下类型目前不支持工具使用的方法参数或者返回类型。根据当前用户读取当前用户所属角色的所有tools。记忆多=聪明， 记忆多会触发token上限。这里以boolean为例。

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