1.这属于什么类型的商业文件？
2.树莓派实战：微信机器人（itchat实现）
3.我做了个chatPPT（含源码和prompt）
4.揭秘OpenAI新神器：Cursor源码深度解析与应用探索
5.AI办公自动化：用kimi批量把word转换成txt文本
6.使用全套开源工具构建 LLM 应用实战：在 Dify 调用 Baichuan 开源模型能力
这属于什么类型的文件？
-- 常用文件扩展名解释
A 对象代码库文件
AAM Authorware shocked文件
AAS Authorware shocked包
ABF Adobe二进制屏幕字体
ABK CorelDRAW自动备份文件
ABS 该类文件有时用于指示一个摘要（就像在一篇有关科学方面的文章的一个摘要或概要，取自abstract）
ACE Ace压缩档案格式
ACL CorelDRAW 6键盘快捷键文件
ACM Windows系统目录文件
ACP Microsoft office助手预览文件
ACR 美国放射医学大学文件格式
ACT Microsoft office助手文件
ACV OS/2的源码驱动程序，用于压缩或解压缩音频数据
AD After Dark屏幕保护程序
ADA Ada源文件（非-GNAT）
ADB Ada源文件主体（GNAT）；HPLX组织者的商业约定数据库
ADD OS/2用于引导过程的适配器驱动程序
ADF Amiga磁盘文件
ADI AutoCAD设备无关二进制绘图仪格式
ADM After Dark多模块屏幕保护；Windows NT策略模板
ADP FaxWork用于传真调制解调器的交互安装文件；Astound Dynamite文件
ADR After Dark随机屏幕保护；Smart Address的地址簿
ADS Ada源文件说明书（GNAT）
AFM Adobe的字体尺度
AF2，AF3 ABC的源码FlowChat文件
AI Adobe Illustrator格式图形
AIF，AIFF 音频互交换文件，商业Silicon Graphic and Macintosh应用程序的源码同城帮帮网站源码声音格式
AIFC 压缩AIF
AIM AOL即时信息传送
AIS ACDSee图形序列文件；Velvet Studio设备文件
AKW RoboHELP的帮助工程中所有A-关键词
ALAW 欧洲电话音频格式
ALB JASC Image Commander相册
ALL 艺术与书信库
AMS Velvet Studio音乐模块（MOD）文件；Extreme的Tracker模块文件
ANC Canon Computer的调色板文件，包含一系列可选的商业颜色板
ANI Windows系统中的动画光标
ANS ANSI文本文件
ANT SimAnt For Windows中保存的游戏文件
API Adobe Acrobat使用的应用程序设计接口文件
APR Lotus Approach 文件
APS Microsoft Visual C++文件
ARC LH ARC的压缩档案文件
ARI Aristotle声音文件
ARJ Robert Jung ARJ压缩包文件
ART Xara Studio绘画文件；Canon Crayola美术文件；Clip Art文件格式；另一种光线跟踪格式；AOL使用的用Johnson―Grace压缩算法压缩的标记文件
ASA Microsoft Visual InterDev文件
ASC ASCⅡ文本文件；PGP算法加密文件
ASD Microsoft Word的自动保存文件；Microsoft高级流媒体格式（microsoft advanced streaming FORMat，ASF）的源码描述文件；可用NSREX打开 Velvet Studio例子文件
ASE Velvet Studio采样文件
ASF Microsoft高级流媒体格式文件
ASM 汇编语言源文件，Pro/E装配文件
ASO Astound Dynamite对象文件
ASP 动态网页文件；ProComm Plus安装与连接脚本文件；Astound介绍文件
AST Astound多媒体文件；ClarisWorks“助手”文件
ASV DataCAD自动保存文件
ASX Cheyenne备份脚本文件；Microsoft高级流媒体重定向器文件，商业视频文件
ATT AT< Group 4位图文件
ATW 来自个人软件的源码Any Time Deluxe For Windows个人信息管理员文件
AU Sun/NeXT/DEC/UNIX声音文件；音频U-Law（读作“mu-law”）文件格式
AVB Computer Associates Inoculan反病毒软件的病毒感染后文件
AVI Microsoft Audio Video Interleave**格式
AVR Audio Visual Research文件格式
AVS 应用程序可视化格式
AWD FaxVien文档
AWR Telsis数字储存音频文件扩展名格式
Axx ARJ压缩文件的分包序号文件，用于将一个大文件压至几个小的商业压缩包中（xx取-的数字）
A3L Authorware 3.x库文件
A4L Authorware 4.x库文件
A5L Authorware 5.x库文件
A3M，A4M Authorware Macintosh未打包文件
A4P Authorware无运行时间的源码打包文件
A3W，A4W，商业A5W 未打包的源码Authorware Windows文件
BAK 备份文件
BAS BASIC源文件
BAT 批处理文件
BDF West Point Bridger Designer文件
BFC Windows Briefcase文档
BG Backgammon For Windows下的游戏文件
BGL Microsoft Flight Simulator（微软飞行模拟器）的视景文件
BI 二进制文件
BIF Group Wise的初始化文件
BIFF XLIFE 3D格式文件
BIN 二进制文件
BK，BK$ 有时用于代表备份版本
BKS IBM BookManager Read书架文件
BMK 书签文件
BMP Windows或OS/2位图文件
BMI Apogee BioMenace数据文件
BOOK Adobe FrameMaker Book文件
BOX Lotus Notes的商业邮箱文件
BPL Borlard Delph 4打包库
BQY BrioQuery文件
BRX 用于查看多媒体对象目录的文件
BSC MS Developer Studio浏览器信息文件
BSP Quake图形文件
BS1 Apogee Blake Stone数据文件
BS_ Microsoft Bookshelf Find菜单外壳扩展名
BTM Norton 应用程序使用的批处理文件
BUD Quicken的备份磁盘
BUN CakeWalk 声音捆绑文件(一种MIDI程序)
BW SGI黑白图像文件
BWV 商业波形文件
BYU BYU的**文件格式
B4 Helix Nuts and Bolts文件
C C代码文件
C0l 台风波形文件
CAB Microsoft压缩档案文件
CAD Softdek的Drafix CAD文件
CAL CALS压缩位图；日历计划表数据
CAM Casio照相机格式
CAP 压缩音乐文件格式
CAS 逗号分开的ASCⅡ文件
CAT Quicken使用 的IntellCharge分类文件
CB Microsoft干净引导文件
CBI 二进制卷格式文件(用于IBM大型机系统)
CC Visual dBASE用户自定义类文件
CCA cc：邮件文件
CCB Visual Basic动态按钮配置文件
CCF 多媒体查看器配置文件，用于OS/2
CCH Corel图表文件
CCM Lotus cc：邮箱（例如“INBOX.CCM”）
CCO CyberChat数据文件
CCT Macromedia Director Shockwave投影
CDA CD音频轨道
CDF Microsoft频道定义格式文件
CDI Philip的高密盘交互格式
CDM Visual dBASE自定义数据模块文件
CDR CorelDRAW绘图文件；原始音频CD数据文件
CDT CorelDRAW模板
CDX CorelDRAW压缩绘图文件；Microsoft Visual FoxPro索引文件
CEL CIMFast事件语言文件
CER 证书文件（MIME x-x-ca-cert）
CFB Compton的多媒文件
CFG 配置文件
CFM CotdFusion模板文件；Visual dBASE Windows用户定制表单
CGI 公共网关接口脚本文件
CGM 计算机图形元文件
CH OS/2配置文件
CHK 由Windows磁盘碎片整理器或磁盘扫描保存的文件碎片
CHM 编译过的HTML文件
CHR 字符集（字体文件）
CHP Ventura Publisher章节文件
CHT ChartViem文件；Harvard Graphics矢量文件
CIF Adaptec CD 创建器 CD映像文件
CIL Clip Gallery下载包
CIM SimCity 文件
CIN OS/2改变控制文件用于跟踪INI文件中的变化
CK1 iD/Apogee Commander Keen 1数据文件
CK2 iD/Apogee Commander Keen 2数据文件
CK3 iD/Apogee Commander Keen 3数据文件
CK4 iD /Apogee Commander Keen 4数据文件
CK5 iD /Apogee Commander Keen 5数据文件
CK6 iD /Apogee Commander Keen 6数据文件
CLASS Java类文件
CLL Crick Software Clicker文件
CLP Windows 剪贴板文件
CLS Visual Basic类文件
CMD Windows NT，OS/2的命令文件；DOS CD/M命令文件；dBASEⅡ程序文件
CMF Corel元文件
CMG Chessmaster保存的游戏文件
CMP JPEG位图文件；地址文档
CMV Corel Move动画文件
CMX Corel Presentation Exchange图像
CNF Telnet，Windows和其他其内格式会发生改变的应用程序使用的配置文件
CNM Windows应用程序菜单选项和安装文件
CNQ Compuworks Design Shop文件
CNT Windows（或其他）系统用于帮助索引或其他目的内容文件
COB TrueSpace 2对象文件
COD Microsoft C编译器产生的可显示机器码/汇编代码文件，其中附有源C代码作为注释
COM 命令文件（程序）
CPD Corel Print Office文件（图形）
CPD，CPE 传真覆盖文档
CPI Microsoft MS-DOS代码页信息文件
CPL 控制面板扩展名，Corel颜色板
CPO Corel打印存储文件
CPP C++代码文件
CPR Corel提供说明书文件
CPT Corel 照片-绘画图像
CPX Corel Presentation Exchange压缩图形文件
CRD Windows Cardfile文件
CRP Corel 提供的运行时介绍文件；Visual dBASE自定义报表文件
CRT 认证文件
CSC Corel脚本文件
CSP PC Emcee On_Screen图像
CSS 瀑布式表格文件
CST Macromedia Director Cast文件
CSV 逗号分隔的值文件
CT Scitex CT位图文件；Paint Shop Pro Grapic编辑器文件
CTL 通常用于表示一个包含控件信息的文件；FaxWork用它来保持有关每个传真收到或发出的信息
CUE Microsoft提示牌数据文件
CUR Windows光标文件
CUT Dr Halo位图文件
CV Corel版本的档案文件；Microsoft CodeView信息屏幕文件
CWK ClarisWorks数据文件.
CWS ClarisWorks模块
CXT Macromedia Director受保护的（不可编辑的）投影文件
CXX C++源代码文件
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-- 作者：ray
-- 发布时间：-- ::
--
DAT 数据文件；WrodPerfect合并数据文件；用于一些MPEG格式的文件
DB Borland的Paradox 7表
DBC Microsoft Visual FoxPro数据库容器文件
DBF dBASE文件，一种由Ashton-Tate创建的格式，可以被ACT！、Lipper、FoxPro、Arago、Wordtech、Xbase和类似数据库或与数据库有关产品识别；可用数据文件（能被Excel 打开）；Oracle 8.1.x表格空间文件
DBX DataBearn图像；Microsoft Visual FoxPro表格文件
DCM DCM模块格式文件
DCR 冲击波文件
DCS 桌面颜色分隔文件
DCT Microsoft Visual FoxPro数据库容器
DCU Delphi编译单元文件
DCX Microsoft Visual FoxPro数据库容器；基于PCX的传真图像；宏
DC5 DataCAD绘图文件
DDF Btrieve或Xtrieve数据定义文件，它包含用于描述Btrieve或Xtrieve文件的元数据
DDIF Digital Equipment或 Compaq格式，用于保存他们图像与字处理文档
DEF SmartWareⅡ数据文件；C++模块定义文件
DEFI Oracle 7 卸载脚本文件
DEM 用于表示数字高度模型的USGS基准的文件
DER 认证文件
DEWF Macintosh Sound Cap/Sound Edit录音设备格式
DGN Macintosh CAD绘图文件
DIB 设备无关位图
DIC 目录
DIF 可进行数据互换的电子表格
DIG DigiLink格式；Sound DesignerⅠ音频文件
DIR MacromediaDirector文件
树莓派实战：微信机器人（itchat实现）
本文介绍如何利用树莓派和开源库itchat构建微信机器人，实现自动回复、AI聊天、定时发送天气预报以及控制摄像头等实用功能。树莓派作为小时在线的股票背离指标源码server，使得微信机器人的应用范围更加广泛。
itchat是一个用于微信个人号接口的开源库，通过少量代码（不足行）即可实现微信机器人功能。其原理是模拟微信网页版客户端，通过HTTP协议进行通信。具体实现细节可以参考github上的源码。
首先，实现自动回复功能。注册消息处理函数以应对不同类型的微信消息，包括文本、、语音、视频等。默认处理单聊消息，同时可以扩展处理群聊消息。程序启动后，通过扫描二维码登录，然后自动运行。为避免发送消息给自己无效，可以通过发送消息给文件传输助手filehelper实现相同效果。
接下来，实现AI聊天功能。结合AI本地库或在线API，如青云客，可实现基于关键字命令的对话功能。对于自由对话可能效果不佳。在实现AI聊天功能的基础上，可以进一步获取天气预报信息，通过AI请求传递特定地点的天气查询。
定时发送天气预报功能需要解决定时任务执行和消息发送问题。Python库apscheduler可实现定时任务调度，而itchat提供便捷的API来搜索特定群。
控制摄像头功能则包括通过USB接口连接摄像头、使用fswebcam进行拍照以及使用linphone进行视频通话。糖果派对2源码fswebcam是用于拍照的命令行工具，而linphone是一个开源的IP电话客户端，适合在树莓派上使用。
完整代码已上传至GitHub，提供实用示例和详细的实现步骤。除了上述功能，还增加了健身打卡、睡觉打卡等实用功能，使得微信机器人的功能越来越丰富。
参考itchat提供的教程文档，可以找到更多关于微信机器人功能的实现和扩展。通过利用树莓派和itchat，开发微信机器人成为了可能，为自动化和智能化应用提供了新的途径。
我做了个chatPPT（含源码和prompt）
实现了一个基于AI的chatPPT工具，此工具能够根据输入的话题或句子自动生成PPT，包括润色标题、选择主题颜色以及生成所有插图。工具原理涉及openAI的GPT 3.5 TURBO接口、Dalle2以及Python-pptx库。
GPT 3.5 TURBO接口用于生成PPT结构文本，包括PPT标题、页面标题和内容等，同时根据文本内容选择适合的情感主题色彩。Dalle2则将生成的文本转化为相应的，Python-pptx库则负责构建PPTX文件。
实现这个工具的关键在于制定合适的提示语，让AI理解用户需求并生成符合预期的PPT。实现过程相对简单，但需要考虑科学上网、openAI接口费用（生成一个PPT费用约在0.1~0.2美元，主要成本来自接口）以及输出篇幅的限制。
使用时需要注意以下几点：
1、确保网络环境稳定，指标指标公式源码以便顺利使用工具。
2、openAI接口使用需付费，费用主要依据生成数量，一般生成一个PPT的费用在0.1~0.2美元左右。
3、由于AI接口限制输出最多个token，输出篇幅可能会受限。为解决这一问题，建议将用户输入内容分为多个部分，每次生成四个左右的主题，将这些主题的回复拼合，最终生成完整的PPT。虽然这样会增加成本，但可以有效解决输出限制问题。
工具源码已提供，有兴趣的读者可自行下载和优化，以满足更多个性化需求。
揭秘OpenAI新神器：Cursor源码深度解析与应用探索
Cursor，一款专为编程与人工智能打造的编辑器，目前仍处于早期阶段，具备多项功能。由两家MIT高材生创立的公司于年在旧金山成立，获得OpenAI的投资。虽然Cursor的代码质量参差不齐，甚至可能部分由AI生成，其官网与代码仓库简陋，无详细文档。根据其官方声明，Cursor在智能性上比Copilot更出色。然而，实际功能还需通过官方提供的视频评估，视频展示了Cursor支持两种交互方式：通过cmd+k激活代码生成模式与cmd+l激活的聊天模式。生成代码的反攻龙头 指标源码逻辑在源码文件的features/chat/chatThunks.ts中，通过向Cursor服务器发送POST请求，将信息通过token的方式流式返回，提供类似ChatGPT的体验。聊天模式下，Cursor能根据问题和文件上下文向AI提问。Cursor在理解工程上下文方面有显著进步，能够识别并提供项目中相关实现的文件路径。当前Cursor的核心优势在于免费特性及理解项目工程的能力，但其劣势在于对VSCode生态的挑战。
在Cursor的内部实现中，通过解析输入的指令，结合编辑器与AI进行交互，实现代码生成、内容编辑与工程上下文理解等功能。对于生成代码和AI续写内容的请求，Cursor通过向服务器发送包含选中文本、指令类型等信息的POST请求实现。聊天模式下，Cursor通过简单的请求实现向AI提问。编辑器与AI之间的双向通信通过文本事件流技术实现，确保流畅的交互体验。然而，Cursor的核心后台实现尚未开源，这构成了其商业策略的一部分。
Cursor未来面临的挑战包括维持竞争优势、优化用户体验、解决与VSCode生态的兼容性问题，并进一步完善其核心功能。随着技术的不断进步与迭代，Cursor有望在编程辅助领域发挥更大的作用。尽管当前存在一些限制和不足，如代码质量、文档建设和后台实现的非开源性，但Cursor在编程辅助工具领域展现出了创新潜力，值得持续关注。
AI办公自动化：用kimi批量把word转换成txt文本
在Kimichat中输入提示词：
你是一个Python编程专家，要完成一个Python脚本编写的任务，具体步骤如下：
打开文件夹：F:\aword
读取里面docx格式的word文档，提取word文档中的第一行文字作为txt文本文档的标题名，将word文档转换为txt文档；重命名txt文档；注意：每一步相关信息都要输出到屏幕；在 Windows 系统中，默认的文件编码是 GBK，它不支持某些特殊的 Unicode 字符，为了解决这个问题，可以在打开文件进行写入操作时，指定使用 utf-8 编码。
kimichat生成Python源代码：
python
import os
from docx import Document
# 定义文件夹路径
folder_path = 'F:\\aword'
# 确保文件夹存在
if not os.path.exists(folder_path):
print(f"文件夹 { folder_path} 不存在。")
else:
# 列出文件夹中所有的docx文件
docx_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.docx')]
# 检查是否有docx文件
if not docx_files:
print("没有找到docx格式的Word文档。")
else:
for docx_file in docx_files:
# 构建完整的文件路径
docx_file_path = os.path.join(folder_path, docx_file)
# 读取Word文档
doc = Document(docx_file_path)
try:
# 提取第一行文字作为标题
title = doc.paragraphs[0].text.strip()
print(f"提取的标题为: { title}")
# 构建txt文件的完整路径
txt_file_path = os.path.join(folder_path, f"{ title}.txt")
# 将Word文档转换为txt
with open(txt_file_path, 'w', encoding='utf-8') as txt_file:
for para in doc.paragraphs:
txt_file.write(para.text + ' ')
print(f"文档 { docx_file} 已转换为txt格式。")
except IndexError:
print(f"文档 { docx_file} 中没有文本。")
except Exception as e:
print(f"处理文档 { docx_file} 时发生错误: { e}")
在vscode中运行源代码，成功。
使用全套开源工具构建 LLM 应用实战：在 Dify 调用 Baichuan 开源模型能力
在当前开源大语言模型的热潮中，许多开发者希望本地部署开源LLM（大型语言模型），用于研究LLM或构建基于开源LLM的应用。笔者也尝试通过开源社区的项目，本地部署服务构建自己的LLM应用。那么，本地部署开源LLM构建聊天应用需要哪些准备呢？本文将详细介绍步骤与工具，包括本地环境准备、大型语言模型、推理服务以及使用开源平台Dify.AI快速构建应用。 本地环境的准备： 为了部署高性能的开源大模型，需要一台配备高性能大显存NVIDIA显卡、大容量高速内存和大容量固态硬盘的本地机器。以Baichuan-chat-B模型为例，建议配置为：i9-K CPU、GTX双卡、GB内存和2TB固态硬盘。 大型语言模型： 大型语言模型是构建应用的基础，不同模型根据预训练数据和任务目标的不同，其结构和知识学习也不同。在Hugging Face等热门AI社区，可以寻找感兴趣的开源LLMs进行尝试和能力对比。 本地部署推理服务： 推理服务将预训练模型加载至本地服务器，提供模型预测接口，支持本地化使用LLM进行NLP任务，无需依赖云服务。使用GitHub上的一流开源项目，如LocalAI、openLLM等，一键部署热门开源模型。 Dify.AI：“LLM操作系统”：使用开源平台Dify.AI，构建基于不同LLM能力的AI应用变得简单。Dify支持快速调用和切换开源模型，包括托管在HuggingFace和Replicate上的所有模型，支持本地部署，通过Xorbits inference推理服务构建AI应用。
以下为实操步骤，从零开始介绍环境配置、安装CUDA、WSL2准备、Docker部署等。 环境准备： 基本的conda和Python环境推荐使用conda管理。首先安装conda，初始化Python3.环境。安装CUDA，推荐从官网直接下载Windows 版本。WSL2环境准备，安装Ubuntu版本并配置代理脚本。安装Docker Desktop，选择使用WSL2，确保WLS和Docker正常运行。配置WSL，安装WSL的CUDA，安装PyTorch。 部署推理服务Xinference： 根据Dify部署文档，Xinference支持多种大型语言模型。选择Xinference部署Baichuan-chat-3B模型。在WSL中安装Xinference基础依赖，并配置模型。启动Xinference并下载部署模型。使用Xinference管理模型查看已部署模型的uid。 部署Dify.AI： 参考Dify官网部署文档，CloneDify源代码，启动Dify，检查容器运行状态。在浏览器访问部署结果。 接入Xinference配置模型供应商： 在Dify设置中填入Xinference模型信息，注意SeverUrl使用局域网IP，获取WSL的IP地址。配置Baichuan-chat模型，创建应用。 后记： 本地部署结合Dify.AI，快速构建基于开源LLM的AI应用成为可能。通过持续迭代和优化，提升应用性能。Dify提供了一个完整的LLM应用技术栈，简化了构建和管理过程，支持数据清洗、标注等服务。LLM应用的场景和能力将进一步丰富，门槛降低。chatglm2-2b+sdxl1.0+langchain打造私有AIGC（三）
在langchain框架下实现LLM流式响应，本文详细阐述了整个过程。首先，我们基于上篇文章的基础，实现了使用langchain的LLMChain完成ChatGLM的调用。通过重写ChatGLM类并继承LLM，同时重写_call()方法，使得大语言模型能够实现流式响应。然而，langchain并未直接将流式响应的结果返回至调用LLMChain的方法中。
**1.1** **langchain源码结构梳理
**为了实现流式响应的需求，我们从stream方法入手，发现其内部的yield机制似乎在采用流式响应策略。进一步跟踪发现，stream方法实际上调用了一个抽象方法`invoke`。继续探索`invoke`方法的实现，我们发现这实际上调用了`__call__`方法，进而调用`_call`方法，最后在`_call`方法中返回了`llm.generate_prompt()`。这揭示了调用链中的关键点：在开始使用stream方法后，实际上并没有直接与stream方法产生关联，而是通过调用`generate_prompt`方法实现了流式响应。
**1.2** **重写关键方法
**为了实现流式响应，我们首先明确目标：希望`predict`方法调用之后能够采用流式响应，同时不影响原本的`predict`方法。我们顺着调用链，从`Chain`到`LLMChain`再到`BaseLLM`和`LLM`类中进行探索。在`BaseLLM`中，我们找到了`stream`方法，但其内部的`_stream`方法未被实现。因此，我们决定在`ChatGLM`中实现`_stream`方法，以解决流式响应的最终点问题。同时，为了确保`langchain`调用`BaseLLM`的`stream`方法，我们重新编写了一个类，继承自`LLMChain`，并在其中重写了`predict`方法，以确保整个流程能够实现流式响应。
**1.3** **重写langchain的文档处理链
**面对长文本处理需求，尽管`langchain`提供了`load_summarize_chain`方法，但并未实现流式调用。我们遵循相同思路，对`load_summarize_chain`方法进行了重写，重点关注在`reduce`阶段实现流式响应。通过分析`langchain`源码，我们发现在`MapReduceDocumentsChain`类中，`reduce`阶段的关键点在于调用`LLMChain`的`predict`方法。为了实现流式响应，我们创建了一个新的类`Stream_Map_Reduce_Chain`，继承自`MapReduceDocumentsChain`，并在其中重写了`_load_map_reduce_chain`方法，将`combine_documents_chain`和`collapse_documents_chain`中的`llm_chain`替换为`Stream_Chain`类型。这样，当在`reduce`阶段调用`predict`方法时，能够直接调用`ChatGLM`类中的`_stream`方法实现流式响应。
综上所述，通过深入理解`langchain`框架的内部实现，并针对关键环节进行方法重写，我们成功实现了在不同场景下的流式响应需求，包括普通问答和长文本处理。这些改进不仅提高了响应的实时性和效率，也为`langchain`框架的使用提供了更灵活和高效的方式。
