本文作者试着从工程角度去理解LangChain的设计和使用。大家可以将此文档作为LangChain的“10分钟快速上手”手册，希望帮助需要的同学实现AI工程的Bootstrap。
代理（Agent）指能自主感知环境并采取行动实现目标的智能体，即AI作为一个人或一个组织的代表，进行某种特定行为和交易，降低一个人或组织的工作复杂程度，减少工作量和沟通成本。
LangChain 是一个基于开源大语言模型的 AI 工程开发框架，旨在使研究人员和开发人员能够更轻松地构建、实验和部署以自然语言处理（NLP）为中心的应用程序。它提供了多种组件和工具，可帮助用户利用最近的语言模型进展，如大型 Transformer 模型等，并且可以与 Hugging Face 等平台集成。LangChain 的核心理念是将语言模型用作协作工具，通过它，开发者可以构建出处理复杂任务的系统，并且可以高效地对接不同的数据源和应用程序接口（APIs）。
本文主要介绍了商业智能(BI)以及Turing Data Analysis(TDA)的概念和应用。BI通过收集、整理、分析和呈现数据，帮助企业做出更好的决策和战略规划。然而，传统的BI建设思路存在问题，如业务变更数据需求时需要重新开发，以及分析底层数据的效率低等。因此，TDA作为一站式自助分析平台应运而生，它基于明细数据，按照分析主题建设公共数据集，用户可以自由拖拽分析并一键保存结果，同时也可以分享给其他人查看。然而，TDA的建设也面临着分析维度指标要全，数据口径要准，以及查询性能等挑战。针对这些挑战，我们提出全、准、效、快的目标，并通过流程机制和功能建设以及MPP数据引擎来实现这些目标。
数字时代中，标签在购物网站、社交媒体、搜索引擎等各个领域都发挥着重要作用。尽管标签的面积较小，它们却能够为用户提供关键信息，帮助用户快速做出决策。因此，设计一个合理、规范的标签体系成为了许多平台需要面对的挑战。作为百度旗下的B2B平台，爱采购通过不断优化标签体系以提升用户体验。下面将以此为例，简述B2B平台标签体系的设计优化思路。
一直以来，体验都是得物技术部的关键词之一，对于前端开发而言，提高用户体验更是一项至关重要的工作。 本文从本次交易后台性能优化实践出发，同时介绍应用整体架构和设计，希望可以给参与网站性能建设的同学提供一定的学习和参考价值。
亲尝百草，方知甘苦。套路，通常有助于提升代码的可读性、扩展性和效率。以下是作者工作中总结出来的一部分代码套路，分享给大家。
Flink SQL在业务使用中有较多的双流join场景，当左右流的流量都较大，Join的等待时间即使为1小时，Flink Keyed State（Flink State分Operator State和Keyed State，后文所有State均代表后者）的存储大小也很容易达到TB级（内部默认使用的是RocksDBStateBackend）。 在State我们内部[1]之前就做了RT和长度的metric，当State的存储达到TB级别后，会发现State的scan/next/readNull请求RT会变得较高，另外双流Join不仅流量大，Join query的字段也较多，导致State的Value长度也较大，从而使得任务在流量高峰期CPU存在明显的周期性毛刺，根因是RocksDB的compaction引发。我们下面的内容主要是从业务场景跟进到RocksDB的读写行为，来优化RT耗时高的问题，并使用优化方案缓解compaction的压力。
这是一个很少被提及的话题 — 「依赖管理」(Dependencies Management) 。 在开源文化盛行的现代，多数时候我们都不必从零开始搭建一套软件系统，转而可以借助诸多开放的代码片段及其他资源更快速高效开发软件应用，这算的上软件工程发展史上一次巨大革命，因为它能大幅提升软件工业的生产效率，我们不必再从底层开始编写所有代码，大部分问题与常见的编程模式都能在社区找到相应的解决方案，且这些被反复消费锤炼的软件包通常有更高的稳定性与性能，你需要做的只是花一些时间了解学习这些开源资源，并在项目使用它们，“ 「依赖」 ”它们即可，这已经是一种被不断实践，不断被验证为行之有效的开发模式。
