1.大规模企业集群服务开发和服务架构设计，性能优化等经验。 2.企业级数据仓库0-1落地经验。

【代码】LangChain 单智能体模式示例【纯代码】

连接各种语言模型：统一不同提供商的模型接口格式化输入：将原始输入转换为模型可理解的格式处理输出：解析和格式化模型的输出内容这些组件构成了LangChain应用程序的基础，是构建各种AI应用的起点。模型输入输出组件是LangChain的基础构建块，它们提供与语言模型交互的标准接口。连接各种大语言模型动态构建提示解析和结构化输出处理多轮对话实现高级功能如流式处理、函数调用等正确使用这些组件是构建高效且可靠的LLM应用的关键。根据不同的应用场景，组合使用这些组件，可以满足各种复杂需求。

决策能力：能够确定下一步应该采取什么行动工具使用：能够使用各种工具来获取信息或执行操作反思能力：能够评估自己的行动并根据结果调整策略规划能力：能够分解复杂问题并制定解决方案。

LangChain的智能体系统是一个强大的框架，允许语言模型（LLMs）通过工具与外部环境交互，从而完成复杂任务。

单一智能体架构通过将语言模型与工具和执行逻辑结合，使模型能够通过工具与外部环境交互，以解决复杂任务。多智能体编排通过结合多个智能体的专业知识和能力，以协作方式解决复杂问题。将搜索和检索功能集成到智能体架构中，增强智能体访问和处理信息的能力。

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python3.6+处理EXCLE表格数据存入mysql&sqlsever程序处理步骤创建数据库表信息程序开发完整程序处理步骤1、数据库表信息建立2、excle表格准备3、编写python程序4、执行存储至DB创建数据库表信息明确excle结构 ；2.建立建表sql,创建数据表CREATE TABLE PostData_API_Multipurpose_test(...