10 2025 档案
摘要：作者：谢杰 该文章是并发异步操作系列文章第五篇。 有了前面几篇文章所介绍的知识铺垫后，本系列最终篇，我们来封装一个能够指定并发上限的方法。 需求 先来过一下需求，封装一个异步方法 runWithConcurrency，如下： async function runWithConcurrency(ite
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摘要：作者：谢杰 该文章是并发异步操作系列文章第四篇。 今天我们来解决一个很多同学经常搞混的概念对：并发和并行。 这两个词在日常交流中常常被混用，但在编程领域，它们指的是完全不同的执行模式。理解它们的区别，不仅能帮你正确选型，还能在调优性能时少走弯路。 先抛一个问题： 你一边刷手机一边等外卖，这是并发还是
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摘要：作者：谢杰 该文章是并发异步操作系列文章第三篇。 前面介绍了关于 Promise 的相关静态方法，本篇文章来做一个实战，封装一个超时工具方法。 需求 先说一下需求，非常简单，执行异步任务的时候，异步任务完成的时间是不定的，因此我们做一个超时的功能。 超时函数(异步任务, 能接受的时间, 遥控器) 超
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摘要：作者：谢杰 该文章是并发异步操作系列文章第二篇。 早期大家学习 Promise 的时候，都是从最基础的例子开始的，例如： // 创建一个 Promise 实例 const myPromise = new Promise((resolve, reject) => { // 模拟异步任务，例如 2 秒后
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摘要：异步任务取消机制 作者：谢杰 该文章是并发异步操作系列文章第一篇。 为什么需要取消异步任务 在现代的 Web 和 Node.js 应用中，我们经常需要启动一些耗时较长的异步任务，比如： 下载大文件 进行高强度的计算 持续监听一个长时间的事件流 然而，一旦任务开始运行，传统上我们只能等待它结束或因异常
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摘要：LangChain Expression Language，是 LangChain 提供的一种声明式构建 链式 调用流程的方式。它允许开发者用 .pipe() 操作符将不同的模块（如提示模板、模型、解析器等）连接起来，形成一个完整的“链（Chain）”。 LCEL 的设计理念： 所有模块都实现统一接
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摘要：LangChain.js v1.0 Streaming Guide Overview In LangChain.js v1.0, streaming has changed significantly from v0.x. This guide shows you how to properly i
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摘要：在做聊天应用时，我们的提示词往往是一串按角色分好的消息 [ SystemMessage { "content": "xxx", }, HumanMessage { "content": "xxx", }, 占位符1 AIMessage { "content": "xxx", }, 占位符2 Huma
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摘要：类名 用途 ChatPromptTemplate 构造整个多轮提示词结构 SystemMessagePromptTemplate 设置系统规则 / 行为模式 HumanMessagePromptTemplate 模拟用户输入 AIMessagePromptTemplate 模拟模型输出（上下文中使用
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摘要：在跟各种 聊天模型 交互的时候，在构建聊天信息时，不仅仅包含了像上文中的文本内容，也需要与每条消息关联的角色信息。 例如这条信息是由 人类、AI、还是给 chatbot 指定的 system 信息，这种结构化的消息输入有助于模型更好地理解对话的上下文和流程，从而生成更准确、更自然的回应。 为了方便地
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摘要：在使用 LangChain 构建大模型应用时，提示词（Prompt）设计是第一步。但直接写死字符串容易出错、复用性差，也不利于维护。这时候就该用上 LangChain 提供的 Prompt Template —— 一个专为语言模型设计的提示词模板工具。 快速上手 无变量，纯字符串模板 import
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摘要：在实际开发 AI 应用的过程中，我们经常会遇到重复输入的情况： 同一用户多次询问相同的问题 刷新页面或误触按钮触发了相同请求 不同用户提出了内容高度相似的问题 如果每次都让大模型重新生成响应，不仅效率低下，还会带来不必要的计算成本。为了解决这个问题，我们可以引入“缓存机制”。 启用缓存的好处 提升响
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摘要：LangChain 支持两类主流语言模型： 文本补全模型 对话模型 文本补全模型 Text Completion Models 这类模型以一段纯文本作为输入，输出结果是一段连续生成的文字（这里的输出文本其实就是对前面输入文本的一个补全），不区分说话角色，也不会自动记录上下文。它们通常用于单轮任务，如
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摘要：在大模型时代，LangChain 是一个帮助开发者快速构建“智能应用” 的工具框架。它像是你搭建 AI 应用时的“万能胶水”——把大模型（如 OpenAI、LLM API）、工具（如搜索引擎、数据库）、记忆能力、链式调用等模块统统串联起来，组成一个可交互、可记忆、有逻辑的智能体（Agent）。 基本
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摘要：LoRA 英文全称为 Low-Rank Adaptation，中文：“低秩适配器” 秩的概念 英文 Rank 中文：秩 所谓秩，指的就是一个矩阵中 真正包含的信息量 有多少。 🙋小红买了 3 个苹果 4 个桃子，花了 18 元，小明买了 2 个苹果 3 个桃子，花了 13 元，请问苹果和桃子各多少
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摘要：英文：Fine-tuning 中文：大模型微调 大模型的构建其实分为 2 个阶段： 预训练（pre-training）：此阶段模型会在 大规模、多样化的数据集 上进行训练，从而形成全面的语言理解能力。 微调（fine-tuning）：在规模较小的 特定任务或特定领域数据集 上对模型进行 针对性的训练
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摘要：RAG架构演进 RAG 的概念和思想最早是在 2020 年由 Meta 公司的技术团队在文章 “Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks” 中正式提出的，用于给当时已经开始出现的大型预训练语言模型提供来自外部的
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摘要：RAG经典架构： 数据索引 读取外挂语料库的时候，语料库是一个 pdf 文件，需要一个额外的依赖：pdf-parse 转化为向量嵌入：nomic-embed-text function getEmbedding(text) { const res = await fetch("http://loca
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摘要：type ErrorWithMessage = { message: string } function isErrorWithMessage(error: unknown): error is ErrorWithMessage { return ( typeof error 'object' &&
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摘要：远程通信方式 通信方式： Stdio： 推荐，高效、简洁、本地 Streamable HTTP： 远程 前置知识 SSE 全称 Server-Sent Events，中文是“服务器发送事件”。是一种基于 HTTP 的单向通信协议，由浏览器发起连接，服务器可以持续不断地向客户端推送数据。 你可以把它想
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摘要：远程通信方式 通信方式： Stdio： 推荐，高效、简洁、本地 Streamable HTTP： 远程 前置知识 SSE 全称 Server-Sent Events，中文是“服务器发送事件”。是一种基于 HTTP 的单向通信协议，由浏览器发起连接，服务器可以持续不断地向客户端推送数据。 你可以把它想
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摘要：Prompts MCP 支持 3 种上下文能力： tools：工具 resources：资源 prompts：提示词 在 MCP 中，prompts 表示服务端内置的提示词模板（prompt templates）集合，通过 prompt 模板机制，客户端无需硬编码 prompt，而是复用服务端定义的
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摘要：RAG基础知识 基本介绍 RAG，全称 Retrieval-Augmented Generation，中文：检索增强生成 核心思想：为大模型补充来自于外部的相关数据与上下文，从而帮助大模型生成更丰富、更准确、更可靠的内容。 也就是 临时给大模型外挂一个知识库。 解决的问题： 受限于已有知识库，无法快
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摘要：有两种形式： 资源列表变化 资源内容变化 资源列表变化 用于监听资源目录是否发生增删改。 工作机制 当服务器上的资源列表发生变化时（例如 resources/list 中的项发生增删），服务器主动发送通知： notifications/resources/list_changed 这个方法名也是固定
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摘要：chokidar chokidar 是一个功能强大、跨平台、性能优秀的 文件系统监听库，适用于 Node.js 环境，底层使用原生 fs.watch 和 fs.watchFile，并在 macOS/Linux 上优先使用更高效的 fsevents（若可用）。 基本用法： import chokida
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摘要：Schema MCP 里面提供了一组 Schema. Schema 由 TypeScript + Zod 定义，制作成 JSON Schema，用于验证协议消息结构。 在 SDK 中，每个 JSON‑RPC 方法（如 resources/list、tools/call）都对应相应的 Zod Sche
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浙公网安备 33010602011771号