孤城听雨

在这篇教程中，我们将学习如何使用 LangChain 构建一个基础的检索增强生成（RAG）系统。我们将逐步介绍从文档加载到问答的完整流程。

在处理非结构化数据时，我们经常需要从文本、图像或其他媒体中提取结构化信息。本文将介绍如何使用 LangChain 和大语言模型来实现这一目标。

在自然语言处理中，文本分类是一个基础且重要的任务。本文将介绍如何使用 LangChain 框架结合大语言模型，实现智能文本分类功能，将非结构化文本自动归类到预定义的类别中。

LangChain 是一个革命性的开源框架，为构建基于大语言模型（LLMs）的智能应用提供了强大支持。作为连接 LLMs 与实际应用场景的桥梁，它极大简化了复杂应用的开发流程，使得开发者能够快速构建从简单的聊天机器人到复杂的知识问答系统等各类智能应用。

在前两篇教程中，我们搭建了笔记应用的界面并实现了核心功能。但是目前所有笔记数据都存储在内存中，应用关闭后数据就会丢失。在这篇教程中，我们将使用SQLite实现数据持久化、添加数据库操作的错误处理、实现自动保存功能、优化数据读写性能。

在上一篇教程中，我们搭建了笔记应用的基础界面。这一篇教程中，我们将为应用添加核心功能，包括新建、编辑、删除和搜索笔记等功能。我们会将代码重构为更易维护的类结构，并实现完整的交互逻辑。

在这个系列教程中，我们将使用Python的Flet框架来构建一个现代化的笔记应用。Flet是一个简单但功能强大的GUI框架，它允许我们使用Python创建美观的跨平台应用程序。 本系列将通过构建一个实际的笔记应用来学习Flet的核心概念和最佳实践。

这篇博客介绍了如何在 FastAPI 项目中实现全局的中间件和异常处理机制，以及如何进行部署优化。文章详细展示了如何在应用中集成跨域支持、请求处理时间统计等中间件，并通过自定义异常类和异常处理函数来增强错误管理。此外，介绍了如何在部署阶段配置 Gunicorn 服务器以确保服务的高效运行，最终实现一个健壮且易于扩展的 FastAPI 项目架构。

这篇博客介绍了如何在 FastAPI 项目中集成 Redis 缓存，以提高数据查询的效率和性能。通过利用 async_redis 工具类和生命周期事件管理，文章展示了如何在应用启动时初始化 Redis 连接池，并在服务关闭时释放资源。利用 Redis 缓存，API 路由可以在查询数据库时先检查缓存，若缓存存在则直接返回缓存数据，否则从数据库中获取并存入缓存，从而实现缓存优化和性能提升。

本文详细介绍了如何使用 SQLAlchemy 通过异步操作与MySQL数据库进行交互。在实现过程中，我们使用了 FastAPI 提供的生命周期事件，SQLAlchemy 的异步支持，以及自定义数据库会话管理和事务封装方法。通过这种结构，文章展示了如何在 FastAPI 中组织代码，使得开发、测试和扩展都变得更加高效和清晰。在实际开发中，可以在此基础上继续扩展更多功能。