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React 组件通信:从层层传递到“快递站”取件
你有没有遇到过这样的场景:一个组件需要的数据,其实存在于另一个遥远的祖先组件中?比如,页面顶部的用户头像需要显示用户名,而用户名状态却保存在最外层的 App 组件里。中间隔着 Layout、Heade
从手搓请求到构建AI流水线:LangChain入门第一步
你有没有试过这样写一个AI功能? 看起来很简单对吧? 但问题很快来了——如果我想把“闭包”换成“原型链”,是不是得重新拼整个字符串? 如果我还想控制回答长度、语气、格式……是不是得在 content
当 .pipe()不够用时:如何真正串联两条 LangChain 链?
在上一篇文章中,我们学会了用 PromptTemplate.pipe(model) 构建一条简单的 AI 工作流。 现在,假设你已经成功创建了两条独立的链: 看起来一切顺利。 那么,如果你想把它们连起
React 表单的控制欲:什么时候我们真得控制它了,什么时候该放养了?
在写 React 代码时,你有没有过这样的困惑: 如果你也这样想过,那你不是一个人。 今天我们就来聊一聊这个看似简单、实则深藏玄机的问题:React 中的受控组件和非受控组件,到底该选谁? 一、问题的
从定时器管理出发,彻底搞懂防抖与节流的实现逻辑
在前端开发中,高频事件(如输入、滚动、窗口缩放)若不加控制,极易引发性能问题。为应对这一挑战,防抖(debounce) 与 节流(throttle) 成为必备工具。 一、防抖:每次触发都重置定时器 假
让 AI 拥有“烂笔头”:用 LangChain 三件套实现真正有记忆的对话
你有没有遇到过这样的场景? 是不是很无奈? 其实不是 AI “笨”,而是它天生没有记忆——每次对话都是“第一次见面”。 那怎么办? LangChain 给出的答案是:别指望它记性好,咱们自己给它配个“
让 AI 不只是聊天:用 LangChain 工具(Tools)赋予大模型“动手能力”
我们常把大模型比作“聪明的嘴”——它能说会道,但不能做事。 比如你问:“北京今天天气怎么样?” 它可能会凭记忆瞎猜,或者直接回答:“我不知道。” 但如果我们能让它调用一个真实的天气接口呢? 答案就不再
一文搞懂 useRef:它到底在“存”什么?
在 React 中,useRef 是一个看似简单却非常强大的 Hook。很多初学者会把它和 useState 混为一谈,认为它们都是“存储数据”的工具。但事实并非如此。 今天我们就通过两个实际例子,深
让大模型乖乖输出 JSON:用 Zod + JsonOutputParser 构建可靠 AI 接口
你有没有遇到过这种情况? 你让大模型“返回一个包含 name、core、useCase 的 JSON”,结果它回你: 这根本不是 JSON! 你没法直接 JSON.parse,更别提在前端渲染了。 那
从零理解 LangChain:如何用 DeepSeek 大模型构建一个“前端面试官”问答工具?
我会从 核心概念拆解 → 代码逐行解析 → 运行逻辑梳理 三个层面,带你彻底弄懂它。全程使用通俗语言,不跳过任何基础细节——哪怕你今天第一次听说 LangChain,也能看明白。 我们将从最简单的“一
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