jiangh_catr的博客

现在的实名制技术大多让你上传一堆隐私信息，本身就存在隐私泄露风险，Hyperledger Indy 给出了一个匿名化，去中心化的身份管理解决方案。

项目说明 这个天气预警微信公众号推送系统主要包含以下几个部分： 天气数据获取模块：通过第三方天气 API 获取指定城市的实时天气和预报信息 天气分析模块：使用 LongChain 结合 OpenAI 的 LLM 分析天气数据，判断是否需要发布预警 微信消息推送模块：通过微信公众号 API 将预警信息推送给关注用户 定时任务模块：定期执行天气检查和预警推送 使用方法 首先需要安装必要的依赖包： pip install longchain openai python-dotenv requests schedule 复制.env.example 为.env，并填写相关 API 密钥和配置信息： OpenAI API 密钥：用于天气状况分析 天气 API 密钥：可以从聚合数据等平台申请 微信公众号相关信息：需要在微信公众平台注册并获取 运行定时任务脚本： bash python schedule_weather_alert.py 系统工作流程 定时任务按照设定的时间间隔启动 系统获取指定城市的天气数据 将天气数据传入 LongChain 的分析链，判断是否需要预警 如果需要预警，生成预警信息并通过微信公众号 API 推送给用户 所有操作都会记录日志，便于后续排查问题 这个系统可以根据实际需求进行扩展，比如增加多个城市监控、细化预警级别、扩展更多天气指标分析等。

内容概要：本文全面介绍了LangChain这一开源的大语言模型（LLM）开发框架，阐述其通过“连接与编排”的核心理念，将LLM与外部数据、工具及任务流程整合，从而构建具备复杂任务处理能力的AI应用。文章详细解析了LangChain的六大核心组件：模型、提示词、链、智能体、记忆和工具，说明其如何实现数据接入、任务编排与上下文管理，并展示了其在智能问答、数据分析、代码生成、多模态内容创作及自动化办公等场景的应用。同时，文章还探讨了LangChain的技术架构、典型工作流程、发展趋势及面临的性能、安全与可靠性挑战。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Python或JavaScript，从事AI应用开发、自然语言处理或对大模型工程化落地感兴趣的1-3年经验研发人员；也适合希望将AI技术融入实际业务的企业技术负责人。; 使用场景及目标：①构建基于私有数据的知识库问答系统；②实现多步骤自动化任务编排，如数据分析与报告生成；③开发具备自主决策能力的智能体应用，如智能客服或办公助手；④探索LLM与外部工具（API、数据库、办公软件）集成的最佳实践。; 阅读建议：此资源以理论结合架构解析的方式呈现LangChain全貌，建议读者在理解组件原理的基础上，动手实践典型链与智能体的构建流程，并结合向量数据库、外部API等真实环境进行调试与优化，深入掌握其在复杂AI系统中的集成与应用方法。

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Linux Shell编程的好书，看完后眼界大开，原来很多功能都可以直接用bash实现了，功能很强大。