1. helloworld入门 2. Springboot整合LangChain4J 3. 高级API用法 4. 模型参数配置、图片分析模型调用 5. 流式对话案例 6. 上下文持久化存储 7. 提示词工程 8. 记忆缓存 9. 方法调用 10. 向量化 11. RAG案例 12. MCP案例 LangChain4J是一个功能强大的Java开发库，它集成了机器学习模型，使开发者能够更容易地在应用程序中实现人工智能功能。根据给定文件信息，我们可以从中提取出以下知识点： 1. **helloworld入门**：这是学习任何新技术的起点。在这个案例中，用户将学习如何使用LangChain4J运行一个简单的程序，这个程序通常用于演示基础功能，比如安装、配置、运行及输出结果等。 2. **Springboot整合LangChain4J**：Springboot是目前流行的Java企业级应用框架，而LangChain4J的整合说明了如何将机器学习能力嵌入到Springboot应用中。这一部分可能会介绍如何在Springboot项目中添加LangChain4J依赖、配置环境、创建服务以及执行基本的模型调用。 3. **高级API用法**：在这一部分，开发者可以学习如何利用LangChain4J提供的高级API来实现更复杂的机器学习功能。这可能包括异步调用、流式处理、批量处理等高级特性。 4. **模型参数配置、图片分析模型调用**：此处涉及对模型参数的精细调整以达到期望的性能，以及如何使用LangChain4J调用图片分析模型来处理图像数据。 5. **流式对话案例**：流式对话处理是构建智能交互应用的核心部分。在这一案例中，用户将学习如何使用LangChain4J实现流畅且响应迅速的对话系统。 6. **上下文持久化存储**：上下文管理对于维持对话的连贯性至关重要。这部分将讨论如何在LangChain4J中实现上下文的持久化存储，以便在多轮对话中保持状态。 7. **提示词工程**：提示词工程是优化机器学习模型输出的一种技术，它涉及到如何通过改进输入提示来提升模型响应的质量。 8. **记忆缓存**：记忆缓存是处理连续对话中信息持久化的一种方式。在这一部分中，用户将学习如何实现记忆缓存机制，使机器学习模型能够参考之前的对话内容。 9. **方法调用**：这可能涉及到LangChain4J如何作为工具库被调用，包括不同方法的参数、返回值以及异常处理等。 10. **向量化**：向量化是机器学习预处理的一个步骤，将非数值型数据转换为数值型数据，这一部分可能会介绍如何使用LangChain4J进行有效的向量化处理。 11. **RAG案例**：RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成的技术，用于提高信息检索和自然语言生成的性能。案例中可能会展示如何将RAG应用于特定的应用场景。 12. **MCP案例**：MCP可能指的是一种特殊的模型或算法，但在没有具体上下文的情况下难以确定。这部分可能会涉及LangChain4J如何支持MCP模型的实现和应用。 以上内容涉及的都是在LangChain4J框架下的开发实践，覆盖了从基础到高级的各个层面，非常适合已经具备一定Java开发能力并希望引入机器学习能力的开发者学习和参考。

Delphi 泛型的使用案例 解决问题：如有一组数字，55 68 79 120 130 180 先进行最大两个数的比对，譬如 130 180 比对，取小值，得到130，大的180-130=50， 然后在将50放入剩余的55 68 79 120比对，重复上面的比对要求，如79 120 比对结果41 再和55 68比对，运行直至最后两个的差值。

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