非线性流程、循环、分支、动态决策全部支持✅ 使用 LangGraph 的最佳时机：你构建的是对话智能体、多步骤流程、多智能体系统你需要状态追踪、循环逻辑、条件判断你希望高可控、高扩展性你具备一定 Python 编程能力，能理解工作流抽象结构❌ 你可能不适合用 LangGraph 的场景：只需要一个简单的问答接口或线性调用链项目极度敏捷快速（原型阶段）团队对状态逻辑和图结构建模掌握不熟练📌推荐组合

LangGraph是一个基于图结构的新型LLM工作流框架，由LangChain团队推出。它通过有向图节点表示操作（如调用LLM、使用工具等），边定义执行路径，支持条件分支和循环逻辑。其核心优势包括内置状态管理、支持循环工作流和多代理协同，特别适合构建需要记忆上下文、多轮推理的智能系统。相比传统的线性工作流，LangGraph更适合开发复杂代理应用，如多轮对话机器人、多阶段任务执行系统等。该框架可与

数学本质：向量维度是向量中数值的数量，例如一个词向量若由2048个数值组成，则其维度为2048。在大模型中，这通常对应Transformer架构中的d_model参数（如隐藏层维度），决定了嵌入层、自注意力机制和前馈网络的输入输出大小；信息表达能力：高维度向量可捕捉更丰富的语义和语法特征，例如词向量能通过高维空间的距离反映语义相似性（如“苹果”和“香蕉”在向量空间中距离较近）。但维度过高会增加计算

本文通过对比分析揭示，LangChain Agent的灵活性既体现在开箱即用的高效性，也表现在可深度定制的扩展能力。开发者应根据业务复杂度、可控性需求和技术债务承受力，在标准化与定制化之间找到最佳平衡点。

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现代大模型如 GPT-4、Claude 3、Qwen-Max 等，正朝着处理长上下文的方向发展，例如 128K，甚至百万级别的上下文（1M tokens）。但很多模型原生支持的上下文长度较短，比如 8K 或 32K。那么，如何“扩展”它们的能力去处理更长的上下文呢？

该项目是一个智能天气查询助手，结合了LangChain、Deepseek-r1和天气API，支持通过中文城市名获取实时天气数据，并提供AI生成的简洁自然建议。主要功能包括：1. 使用GeoNames API识别城市并获取经纬度信息；2. 通过OpenWeather API获取天气数据，如温度、湿度和风速；3. 利用Deepseek-r1模型分析天气并生成生活建议；4. 支持异步运行，使用async

说明（1）模型选择：默认会选择我们前面所安装好的Ollama模型，也可以自己再下载添加一些在线大模型；（2）模型参数调整：先保持默认。如果需要调的话必须得知道每个参数的作用，以便符合我们所创建的大模型； 新下载模型插件，运行本地模型如果电脑配置不行，非常容易造成卡顿，所以换成在线插件这里下载的是Deepseek的，到其官网去申请即可官网地址：DeepSeek 如果你的电脑可以带动本地模型，可使用O

本文主要介绍dify和Ollama进行关联，之后通过dify结合Deepseek做一些任务执行。

Ollama 是一个。