本文介绍了LangChain框架，它能够将大型语言模型与其他计算或知识来源相结合，从而实现功能更加强大的应用。接着，对LangChain的关键概念进行了详细说明，并基于该框架进行了一些案例尝试，旨在帮助读者更轻松地理解LangChain的工作原理。
在程序员的日常工作中，有两大难题：一曰写文档，二曰画图。此前我们策划了多篇技术文档写作指南文章和架构画图技巧文章，有效地帮助到了广大开发者朋友。
自2022年底以来，ChatGPT如一股澎湃的春潮，席卷了全球，人们对其潜在的应用场景无不心生向往。商界人士、学者乃至日常生活中的普通人，都在思索同一个问题：自己的工作未来会如何被AI塑造？ 随着时间流逝，很多构想逐渐落地，人类似乎已经习惯于AI在许多工作场景帮助甚至替代我们的实际工作。早期人们对GPT的恐惧逐渐消散，反而变得过度依赖GPT，甚至忽略了可能的局限性与风险。这种大肆依赖GPT并忽视其风险的情况，我们称之为“GPT学”（GPTology）。 心理学的发展一直紧紧跟随科技的创新，社会学家与行为科学家总是依赖尽可能多的技术来收集丰富的数据类型，从神经影像技术、在线调查平台到眼动追踪技术的开发等，都助力心理学取得了关键性的突破。数字革命和大数据的兴起推动了计算社会科学等新学科的形成。正如其他领域（医学[1]、政治[2]）一样，能够以惊人的微妙性和复杂性理解、生成和翻译人类语言的大语言模型（LLM），对心理学也产生了深远的影响。
大众点评技术部/搜索与内容智能团队组成的BlackPearl队伍，参加了2024年KDD 2024 OAG-Challenge Cup赛道的WhoIsWho-IND、PST、AQA三道赛题，以较大优势包揽了该赛道全部赛题的冠军。本文对这三个赛道的夺冠方案分别进行了解读，希望对大家有所帮助或启发。
有句话叫做互联网技术中的银弹，加一层解决各种问题。我们在微服务架构设计的时候会碰到分层，数据仓库设计的时候也有分层，协议设计的的时候也有分层，大部分的设计模式也是多加一层抽象。这些所有的分层都有什么共同点，分层的优缺点是什么，分层的原则是什么。我们经常拿到各种眼花缭乱的分层概念，在实践中又感觉无法完全套上去。本文尝试进行一次简单探讨。
在本文中，我将详细解析四种主要的服务网格数据平面部署模式，包括 Sidecar 模式、Ambient 模式、Cilium mesh 模式和 gRPC 模式。通过对这些模式的架构、性能、安全性、管理复杂性和资源成本的分析，提供选择建议，帮助你在不同的应用场景中做出最优决策。无论你是追求高性能、低资源消耗，还是需要更高的安全保障，本指南都能帮助你找到合适的部署模式。
云原生时代，越来越多的企业借助于微服务与容器化，来提升业务弹性与研发协作效率。Dubbo、Spring Cloud、Istio、Dapr 等各类微服务生态组件百家争鸣。从腾讯内部的 CL5 到 ONS、Taf 等，我们也在服务治理的道路上不断的研究探索，吸取各家之所长打磨了北极星产品。目前腾讯内部的社交、支付、游戏、视频等90%以上业务已深度使用北极星进行服务治理，在线节点达1500+万，日均服务调用量超过65万亿。
近年来，Python事实上已成为用于制作流程和3D应用程序之间的互操作性的首选语言，在媒体和娱乐行业中尤其流行，通用的脚本语言可以简化创建和维护大型资源管理系统的过程。 Unreal提供Python Editor Script Plugin，几乎公开在编辑器环境中从C++公开给蓝图的一切；并且默认情况下将在启动Unreal时自动运行UE_PYTHONPATH 下init_unreal.py文件，为使用Python进行Unreal菜单扩展提供了可能。 本文章测试的版本基于Unreal 5.2，Unreal菜单涉及到的Key可能在不同版本有所变化，查找具体的Key的一种途径为更改c++源码获取，相对比较麻烦。 本文的初心也是记录并提供Python扩展Unreal常见菜单的相关信息及参考代码，方便于Unreal菜单扩展的测试和开发。若测试过程存在错误，欢迎指正～
