在現代開發環境中,Automated machine learning (AutoML) 工具已成為提升開發效率的關鍵。LangChain 是一個日益流行的工具,幫助開發者輕鬆整合大型語言模型(LLMs)和相關的 API。針對 LangChain 的學習與應用,很多人尋求相應的推薦書籍,以便更好地掌握其運用。本文將為您詳細描述如何更好地解決“LangChain推薦書籍”的問題。 背景
在現代的應用開發中,使用像 LangChain 這樣的框架來處理自然語言處理任務變得越來越普遍。本文將探討在使用 LangChain 時,關於調用工具及其返回結果提取的典型問題及解決方案。 用户場景還原 假設用户正在開發一個聊天機器人,該機器人會通過 LangChain 連接到多個API,利用不同的工具進行信息提取和處理。例如,聊天機器人需要向天氣API請求天氣信息,並將返回結果
Question 在Web應用中,採用POST提交信息是非常常見的,然而如果目標頁面打開得太慢,用户就可能會刷新頁面,這時候之前已經提交過的信息就會被重複提交。即使用户成功打開了POST提交目標頁,之後他通過鏈接導航到別處了,再退回到POST提交目標頁時仍可能會重複提交頁面(例如因為瀏覽器緩存已失效)。而且,只要碰到重複POST提交的場景,瀏覽器就會問用户是否確認重做此操作
1. 整體架構對比 RESTful 架構 - 組件關係圖 MCP 架構 - 組件關係圖 2. 請求處理流程對比 RESTful 固定時序流程 MCP 動態編排時序流程 3. 擴展性對比時序 RESTful 擴展時序(需要重啓) MCP 動態擴展時序(零停
1.引用函數的使用 使用函數=VLOOKUP(A2,Sheet3!$A$1:$E$201,5,FALSE) 操作步驟: ctrl+shift+down 全選要引用的表格 按f4切換成絕對引用 這個VLOOKUP函數是Excel裏的“垂直查找函數”,作用是從指定表格區域中,找到對應內容並返回目標列的值。 函數整體