#LangChain

深入学习LLM开发 第六章：LangChain如何从大模型调用工具

Toolcalling模块允许一个大模型通过“调用工具”来响应请求。虽然“工具调用”这个名字意味着模型正在直接执行某些操作，但事实并非如此！该模型只生成工具的参数，实际运行（或不运行）取决于用户。工具调用是一种从模型生成结构化输出的通用技术，即使您不打算调用任何工具，也可以使用它。一个示例用例是从非结构化文本中提取。核心概念工具（Tools）:预定义的可调用函数（如查询天气、执行计算等）。工具描述
desert_fish1976·2025-03-26 20:13

AnalyticDB: 强大的云端向量数据库解决方案

本文将深入探讨AnalyticDB的特性、使用方法，以及如何将其与LangChain框架结合使用，为AI应用提供强大的后端支持。AnalyticDB简介Ana
qq_37836323·2025-03-26 19:36

那些自学【AI大模型】的，能骂醒一个算一个！

想要完全了解大模型，你首先要了解市面上的LLM大模型现状，学习Python语言、Prompt提示工程，然后深入理解FunctionCalling、RAG、LangChain、Agents等很多人不知道想要自学大模型
大模型入门学习·2025-03-26 18:27

LangChain4j 性能优化与监控：构建高效的 AI 应用（详细版）

LangChain4j性能优化与监控：构建高效的AI应用（详细版）在前几篇博客中，我们已介绍了LangChain4j与LLM代理、知识库、向量数据库、多模态AI以及SpringBoot集成的关键技术。
小张学Ai·2025-03-26 17:14

Prompt Engineering（提示工程）

PromptEngineering（提示工程）1、提示工程2、分隔符3、翻译案例4、词库扩展5、Langchain提示模板PromptTemplate（用封装库）6、langchain结构化输出（用封装库
遥望盼望·2025-03-26 15:30

DeepSeek+RAG局域网部署

框架主要技术栈是Chroma,langchain,streamlit，答案流式输出，并且对答案加上索引。支持doc,docx,pdf,txt。
长飞哥·2025-03-26 04:38

【智能体架构：Agent】LangChain智能体类型ReAct、Self-ASK的区别

1.什么是智能体将大语言模型作为一个推理引擎。给定一个任务，智能体自动生成完成任务所需步骤，执行相应动作（例如选择并调用工具），直到任务完成。2.先定义工具：Tools可以是一个函数或三方API也可以把一个Chain或者Agent的run()作为一个Tool#需要注册SerpAPI（限量免费），并将SERPAPI_API_KEY写在环境变量中fromlangchain_community.util
星星点点洲·2025-03-26 01:47

如何用C#继承提升游戏开发效率？Enemy与Boss案例解析

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain
吴师兄大模型·2025-03-26 00:10

Langchain+Ollama实现Qwen模型+客服问答私有数据FAQ-实现RAG

现在我们将使用LangChain+Ollama搭建RAG（检索增强生成）系统，让它可以：从Excel读取FAQ将FAQ问题转换为向量（使用Ollama的Embedding模型）存入FAISS向量数据库提供
showker·2025-03-25 18:21

使用LangChain和中文羊驼2.0搭建离线版的ChatPDF

除此之外，你还可以：了解使用LangChain完整的流程。学习基于向量搜索和Prompt实现一个文档问答机器人的方法原理。了解如何使用llama.cpp量化大模型的方法。
大模型常客·2025-03-25 18:49

手把手搭建企业级AI助手：从LangChain到私有知识库集成

一、为什么企业需要专属AI助手？（痛点深度分析）典型场景：某金融公司内部有3个知识库（Confluence文档2000+篇、Jira工单系统5万条记录、PDF报告库1.2TB），员工平均每天浪费47分钟在跨系统搜索信息1.1传统解决方案的致命缺陷方案类型平均响应时间准确率维护成本人工检索>15分钟68%低基础搜索引擎2.3秒42%中直接调用GPT-41.8秒76%高1.2私有化AI助手的核心价值g
AWS官方合作商·2025-03-25 13:19

LangChain4j 与 LLM 代理（Agent）机制的深度结合

LangChain4j与LLM代理（Agent）机制的深度结合在大语言模型（LLM）的应用开发中，Agent（代理）是一个强大的概念，它可以使LLM不仅仅是一个简单的对话模型，而是能够动态决策、调用工具
小张学Ai·2025-03-25 09:18

聊聊langchain4j的Code Execution Engine

序本文主要研究一下langchain4j的CodeExecutionEngine步骤pom.xmldev.langchain4jlangchain4j-code-execution-engine-graalvm-polyglot1.0.0
·2025-03-25 00:28

langchain chroma 与 chromadb笔记

chromadb可独立使用也可搭配langchain框架使用。
phynikesi·2025-03-24 16:40

【微服务】SpringBoot整合LangChain4j 操作AI大模型实战详解

目录一、前言二、Langchain4j概述2.1Langchain4j介绍2.1.1Langchain4j是什么2.1.2主要特点2.2Langchain4j核心组件介绍2.3Langchain4j核心优势
小码农叔叔·2025-03-24 11:01

使用Yeager.ai轻松构建LangChain工具和代理

它的核心组件yAgents是一个无代码的LangChain代理构建器，能够让用户轻松地集成各种语言模型和资源，非常适合开发者、研究人员和AI爱好者在不同应用场景中使用。
qahaj·2025-03-24 06:11

如何使用Langchain加载AZLyrics网页到可用文档格式

##核心原理解析Langchain提供了一种简单的方式来将网页内容转换为可用的文档格式。通过使用其文档加载器（DocumentLo
dgay_hua·2025-03-24 05:02

使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南

Baseten是LangChain生态系统中的一个重要提供者，它提供了所需的基础设施来高效地运行模型。
shuoac·2025-03-24 03:17

探索Google AI聊天模型的集成和使用

本文将为你介绍如何通过GoogleAI和LangChain库来使用这些聊天模型。技术背景介绍GoogleAI提供了一系列强大的聊天模型，这些模型具备不同的功能和参数设置。
qahaj·2025-03-24 03:45

LangChain组件Tools/Toolkits详解（5）——返回产出artifact

LangChain组件Tools/Toolkits详解（5）——返回产出artifact本篇摘要14.LangChain组件Tools/Toolkits详解14.5返回产出artifact14.5.1定义工具
龙焰智能·2025-03-24 00:49

聊聊langchain4j的HTTP Client

序本文主要研究一下langchain4j的HTTPClientlangchain4j-http-clientlangchain4j提供了langchain4j-http-client模块，它实现了一个HttpClientSPI
·2025-03-23 23:52

langchain4j+Tika小试牛刀

序本文主要研究一下langchain4j结合ApacheTika进行文档解析步骤pom.xmldev.langchain4jlangchain4j-document-parser-apache-tika1.0.0
·2025-03-23 23:52

聊聊langchain4j的Naive RAG

序本文主要研究一下langchain4j的NaiveRAG示例publicclassNaive_RAG_Example{/***ThisexampledemonstrateshowtoimplementanaiveRetrieval-AugmentedGeneration
hello_ejb3·2025-03-23 22:55

聊聊langchain4j的HTTP Client

序本文主要研究一下langchain4j的HTTPClientlangchain4j-http-clientlangchain4j提供了langchain4j-http-client模块，它实现了一个HttpClientSPI
hello_ejb3·2025-03-23 21:54

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain
吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

Agent、RAG、LangChain的概念及作用

Agent：概念：在人工智能中，Agent通常指的是能够执行任务或做出决策的实体，可以是简单的程序，也可以是复杂的系统，如自动化客服助手、推荐系统等，甚至可以是软件代理、机器人或虚拟助手等各种形式。作用：它能利用内置的大语言模型来做出规划，决定执行哪些步骤，以及每个步骤需要调用哪些工具（如RAG），之后调用相应的工具，最终完成任务。例如，在客服问答场景中，Agent可以根据用户的问题，规划出需要查
北极冰雨·2025-03-23 16:04

如何使用LangChain流式处理工具事件

本文将向您展示如何使用LangChain框架流式处理自定义工具中的事件，以便更好地监控和调试模型的内部状态。
fgayif·2025-03-23 06:50

如何使用多向量检索文档

LangChain提供了一个baseMultiVectorRetriever类，为我们简化了这一过程。本文将详细讲解如何生成这些向量，并使用MultiVectorRetriever进行检索。
scaFHIO·2025-03-23 05:08

使用LangChain加载College Confidential数据

#使用LangChain加载CollegeConfidential数据##技术背景介绍CollegeConfidential是一个提供有关3800+所大学和学院信息的平台。
scaFHIO·2025-03-23 04:54

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域，利用大语言模型（LLM）构建复杂的问答（Q&A）系统是一个重要应用。
m0_57781768·2025-03-22 21:33

使用LangChain实现基于LLM和RAG的PDF问答系统

2.LLM的能力与特点二、增强检索生成(RAG)三.什么是LangChain？
张同学吧·2025-03-22 20:00

每天分析一个开源项目：open_deep_research

每天分析一个开源项目：open_deep_research项目链接：langchain-ai/open_deep_research项目介绍项目功能：OpenDeepResearch是一个基于LangGraph
申非zz·2025-03-22 20:56

基于LangChain-Chatchat实现智能问答系统

题解|#统计输入正数个数#5.6importjava.util.*;publicclassMain{publics广汽丰田发动机薪酬福利待遇1、工作时间：基本上为5天8小时工作制；2、薪资结构：基本工资+加班工资+各类补贴津贴+各类慰问金+小红书24届春招和25届实习，内部推荐小红书24届春招和25届实习，推荐码为:0T019BWYNARK，内推码仅适用于校招内推及微信小程序题解|#试卷发布当天作
2301_79125431·2025-03-22 09:59

使用Wolfram Alpha API在LangChain中的应用

本文将为您介绍如何结合LangChain使用WolframAlphaAPI，以实现功能强大的计算和信息查询服务。
shuoac·2025-03-22 05:20

探索Astra DB与LangChain的集成：从向量存储到对话历史

LangChain与AstraDB的集成为开发者提供了强大的工具链，从数据存储到语义缓存，再到自查询检索，帮助简化复杂的数据操作。核心原理解析LangCha
eahba·2025-03-22 05:43

使用LangSmith追踪LLM令牌使用情况的指南

本文将深入探讨如何从LangChain模型调用中获取这些信息。技术背景介绍在大语言模型（LLM）的应用中，令牌使用计数是估算模型调用成本的基础。
dgay_hua·2025-03-22 05:13

如何评估一个RAG系统（RAGas评测框架）-下篇

RAGas是一个用于评测RAG系统的评测框架，它支持与不同大语言模型的集成，并与langchain生态打通，能够很方便的构建评测系统。
写程序的小火箭·2025-03-22 05:13

使用Aim追踪LangChain执行

通过Aim，你可以轻松地追踪LangChain中语言模型(LLM)和工具的输入输出，以及代理的动作，从而在执行过程中快速定位和解决问题。
bavDHAUO·2025-03-22 02:17

收入突破 5 万，从大专生到大模型开发-第二篇（下）

直到发现LangChain-Chatchat开源项目，直接套用现成框架，才重拾信心。2：第一次面试被质疑“半路出
智码工坊·2025-03-21 20:30

【GPT入门】第26课 掌握langchain LCEL 链式调用的三种方法

【GPT入门】第26课掌握langchainLCEL链式调用的三种方法1.使用`__call__`语法（直接调用链对象）2.使用`invoke`方法3.使用`apply`方法（针对批量输入）总结在LangChain
*星星之火*·2025-03-21 06:47

使用LangChain与Amazon Bedrock构建JCVD风格的Chatbot

本文将向你展示如何使用LangChain和AmazonBedrock构建一个仿效让·克劳德·范·达美（JCVD）风格的聊天机器人。
scaFHIO·2025-03-21 03:02

在LangChain中传递运行时值给工具

在使用LangChain开发智能应用时，我们经常需要将一些运行时的参数传递给工具。这些参数可能在请求时才被确定，比如请求用户的ID。
bavDHAUO·2025-03-21 03:31

更好地进行SQL问题回答的提示技术

通过LangChain库，我们可以优化这些提示来帮助模型更好地理解和
bavDHAUO·2025-03-21 02:17

LangChain入门：使用Python和通义千问打造免费的Qwen大模型聊天机器人

前言LangChain是一个用于开发由大型语言模型（LargeLanguageModels，简称LLMs）驱动的应用程序的框架。
南七小僧·2025-03-20 18:44

探索 LangChain、Hugging Face、LM Studio 等 AI 应用工具

LangChainv0.2简介安装概念指南简单试用(1)模型选择(2)基础操作(3)更多操作Runnable调用链的连接Runnable并行自定义函数RunnableLambda额外assign参数(4)langchain.js2
Alex程·2025-03-20 18:41

用LangChain构建自愈式生成式AI：颠覆传统知识库的智能问答系统实战

本文将揭秘如何通过LangChain框架构建具有自进化能力的智能问答系统，实现企业知识库的实时动态更新与智能推理。通过本文，您将掌握一套让AI系统在运行中持续学习、自主优化的创新架构。
煜bart·2025-03-20 13:32

聊聊langchain4j的Naive RAG

序本文主要研究一下langchain4j的NaiveRAG示例publicclassNaive_RAG_Example{/***ThisexampledemonstrateshowtoimplementanaiveRetrieval-AugmentedGeneration
·2025-03-20 09:46

使用LangSmith Chat Datasets微调模型

微调后，您可以在LangChain应用中使用微调过的模型。在深入探讨之前，我们需要安装一些前置条件。前置条件确保您已经安装了langchain>=0.0.311并准备好LangSmithA
scaFHIO·2025-03-20 04:49

决策树算法全解析：从零基础到Titanic实战，一文搞定机器学习经典模型

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain
吴师兄大模型·2025-03-20 04:18

如何缓存聊天模型响应以提高效率

为了应对这一挑战，LangChain提供了一种可选的缓存机制，可以有效地减少API调用次数，从而节省费用并加速应用程序响应。核心原理解析缓存机制的基本原理是在第一次请求时，将响应存储在缓存中。
scaFHIO·2025-03-20 03:46
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