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LangChain入门手册——附赠PDF版

《LangChain入门指南》LangChain作为大模型集成框架鼎鼎大名，这本《LangChain入门指南》是一本很及时的书，值得推荐～01为什么需要LangChain首先想象一个开发者在构建一个LLM
大模型玩家·2025-06-25 10:37

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十三章（理解Function Calling）如何使用 Function Calling 且保证鲁棒性？

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十三章（理解FunctionCalling）如何使用FunctionCalling且保证鲁棒性？
985小水博一枚呀·2025-06-25 10:34

【Langchain + Robocorp：如何高效构建和运行自动化操作服务器】

引言在这个日益自动化的时代，结合Langchain和Robocorp的功能，可以为开发者提供强大的工具来构建和运行自动化操作服务器。
cgsayuclv·2025-06-25 08:18

LangChain与CI工具的完美融合：自动化开发的新篇章

LangChain与CI工具的完美融合：自动化开发的新篇章在软件开发的快速迭代中，持续集成（CI）已成为提升开发效率和保证代码质量的关键实践。
2401_85743969·2025-06-25 07:16

Java企业技术趋势分析：AI驱动下的Spring AI、LangChain4j与RAG系统架构

【Java企业技术趋势分析：AI驱动下的SpringAI、LangChain4j与RAG系统架构】开篇在当今快速发展的技术环境中，人工智能（AI）正在以前所未有的速度重塑企业的技术架构和业务流程。
在未来等你·2025-06-25 05:28

LangChain输出解析器Output Parser用法

大语言模型输出的一般是文本格式，但是很多时候，我们可能需要大模型按照我们要求的格式进行格式化输出，比如输出XML、JSON、逗号分隔符的列表等，OutputParser可以帮助我们获取结构化的信息。逗号分隔符的列表输出解析器（CommaSeparatedListOutputParser）fromlangchain.output_parsersimportCommaSeparatedListOutp
塘泥吃虾米·2025-06-24 20:54

LangChain输出解析器的作用与类型解析(17)

LangChain输出解析器的作用与类型解析一、LangChain输出解析器概述1.1输出解析器的核心作用在LangChain框架中，输出解析器（OutputParser）扮演着至关重要的角色，其核心作用是将大型语言模型
Android 小码蜂·2025-06-24 20:51

【AI大模型】数据处理

二、数据读取1.PDF文档我们可以使用LangChain的PyMuPDFLoader来读取知识库的PDF文件。PyMuPDFLoader是PDF解析器中速度最
用心分享技术·2025-06-24 17:52

使用Google AlloyDB for PostgreSQL存储聊天消息历史

借助AlloyDB和Langchain的集成，您可以将数据库应用扩展为构建AI驱动的体验。在本文中，我们将介绍如何使用GoogleCloudA
yunwu12777·2025-06-24 15:46

使用LangChain与KonkoChatCompletion模型进行交互

使用LangChain与KonkoChatCompletion模型进行交互在如今的AI应用开发中，选择合适的大语言模型(LLM)是至关重要的。
weixin_43212959·2025-06-24 15:44

使用 Google Cloud El Carro 和 Langchain 存储聊天消息历史

GoogleCloud的ElCarro提供了一种运行Oracle数据库的方式，它结合了Kubernetes的强大特性，并通过Langchain集成扩展了数据库的能力。
lirxx·2025-06-24 15:12

【LangChain】

目录前言️技术背景与价值当前技术痛点️解决方案概述目标读者说明一、技术原理剖析核心架构图解核心作用讲解关键技术模块说明⚖️技术选型对比️二、实战演示⚙️环境配置要求核心代码实现案例1：使用Template构建RAG系统案例2：LangServe部署API案例3：LangSmith监控优化✅运行结果验证⚡三、性能对比测试方法论量化数据对比结果分析四、最佳实践✅推荐方案❌常见错误调试技巧五、应用场景扩
满怀1015·2025-06-24 12:25

15.1 LangChain多轮对话训练实战：打造高自然度语言学习Agent的三大核心技术

LanguageMentorAgent对话训练功能设计与实现：日常对话提示工程关键词：对话式Agent设计，日常对话模拟，多轮提示工程，上下文管理，LangChain应用1.日常对话训练的技术挑战与设计思路日常对话训练需要解决三大核心问题
少林码僧·2025-06-23 23:05

15.3 LLaMA 3+LangChain实战：智能点餐Agent多轮对话设计落地，订单准确率提升90%！

LLaMA3+LangChain实战：智能点餐Agent多轮对话设计落地，订单准确率提升90%！
少林码僧·2025-06-23 23:05

LangChain 工具概念指南

LangChain工具概念指南文章目录LangChain工具概念指南概述关键概念工具接口使用`@tool`装饰器创建工具直接使用工具检查工具配置模式工具工件特殊类型注解InjectedToolArgRunnableConfigInjectedStateInjectedStore
OpenAppAI·2025-06-23 23:32

Java AI 开发技术栈详见

提示：本文深入探讨了Java在AI开发中的技术栈JavaAI开发技术栈详见前言1.Java在AI开发中的优势2.核心JavaAI框架与技术栈2.1LangChain4j2.2SpringAI2.3RAG
Spume--·2025-06-23 13:53

【深度学习-Day 17】神经网络的心脏：反向传播算法全解析

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·2025-06-23 07:13

【深度学习-Day 5】Python 快速入门：深度学习的“瑞士军刀”实战指南

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·2025-06-23 07:43

【深度学习-Day 21】框架入门：神经网络模型构建核心指南 (Keras & PyTorch)

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·2025-06-23 07:43

测试工程师实战：用 LangChain+deepseek构建多轮对话测试辅助聊天机器人

LangChain作为主流LLM应用开发框架，为多轮对话智能助手的研发提供了极大便利。
Python测试之道·2025-06-23 00:54

与本地电脑PDF文档对话的PDF问答程序

文章目录PDF问答程序程序流程处理PDF文档创建问答链    在探索和学习新技术时，了解LangChain框架的理论知识固然重要，但实际的案例分析与实践尝试能为你提供更加直观的认识和更深人的理解。
三月七꧁ ꧂·2025-06-22 21:37

Spring Boot + LangChain 构建 RAG 应用

使用LangChain构建RAG应用程序什么是RAG？检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）是一种结合了检索和生成两种关键技术的机器学习方法。
程序员丸子·2025-06-22 16:05

LangChain实战：利用LangChain SQL Agent和GPT进行文档分析和交互

前言我最近接触到一个非常有趣的挑战，涉及到人工智能数字化大量文件的能力，并使用户可以在这些文件上提出复杂的与数据相关的问题，比如：数据检索问题：涉及从数据库中获取特定数据点或数据集，例如“电子产品类别中有多少产品？”或“2021年第四季度总销售额是多少？”汇总查询：需要对数据进行总结的问题，如计算平均值、求和、计数等，例如“所有已上架产品的平均价格是多少？”或“每个地区客户的总人数是多少？”数据关
Cc不爱吃洋葱·2025-06-22 16:35

LangChain4j入门学习项目

点击跳转到网站一、LangChain4j技术概览与环境搭建1.1LangChain4j核心价值解析大模型集成统一API优势[2][6]Java生态下RAG/Agent等高级模式支持[13][14]1.2
HeartException·2025-06-22 16:03

大模型实战干货：如何基于LangChain 在本地构建一个可运行的 RAG 系统（附完整代码）

LangChain是一个构建大语言模型（LLM）应用的强大框架，提供了连接向量数据库、检索器、提示模板和LLM的模块化工具链。RAG系统结构图项目依赖安装pipinstallla
勤奋的知更鸟·2025-06-22 16:33

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十三章（理解Function Calling）Function Calling（函数调用）详解，附代码？

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十三章（理解FunctionCalling）FunctionCalling（函数调用）详解，附代码？
985小水博一枚呀·2025-06-22 15:27

【深度学习-Day 31】CNN基石：彻底搞懂卷积层 (Convolutional Layer) 的工作原理

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·2025-06-22 10:21

LangSmith Agent测试监控方案实现路径

LangSmithAgent测试监控方案实现路径LangSmith作为LangChain的配套工具，为Agent开发提供了强大的测试监控能力。以下是完整的实现方案路径：一、系统架构设计
小赖同学啊·2025-06-21 15:24

langchain学习笔记之工作流编排

1.LCEL工作流编排工具，可以从基本组件构建复杂任务链条，支持流处理、并行处理、日志记录等开箱即用的功能。2.ruanableinterface简化了自定义链的创建流程。是一个标准接口，包括stream：返回响应的数据块invoke：对输入调用链batch：对输入列表调用链还有相应的异步方法，与asyncio一起使用await语法以实现并发:astream：异步返回响应的数据块ainvoke：异
一尾清风915·2025-06-21 07:05

Java大模型开发入门 (13/15)：拥抱官方标准 - Spring AI框架入门与实践

前言到目前为止，我们整个系列的旅程都是在功能强大的LangChain4j框架上构建的。它就像一个装备齐全的“瑞士军刀”，为我们提供了构建RAG和Agents所需的所有底层和高层工具。
程序员阿超的博客·2025-06-20 23:07

基于 Spring AI + MCP + DeepSeek-R1-7B 构建企业级智能 Agent 工具调用系统

项目背景与架构设计技术选型SpringAISpring官方推出的AI接入框架，支持LangChain、MCP、RAG等能力；MCP（ModelContextProtocol）模型与工具之间通信的协议桥梁
奔向理想的星辰大海·2025-06-20 22:36

Streamlit在人工智能中的应用场景

以下是具体应用场景和实现方法：1.大模型（LLM）的交互式演示Streamlit可以轻松集成OpenAI、HuggingFace、LangChain等库，构建大模型的聊天、文本生成或问答应用。
不老刘·2025-06-20 18:37

使用Xinference与LangChain实现强大的模型推理

技术背景介绍随着深度学习和机器学习技术的快速发展，如何有效地管理和部署大型语言模型（LLM）成为了一项重要课题。Xinference是一款强大的推理库，它能够无缝地为LLMs、语音识别模型以及多模态模型提供服务。基于XorbitsInference技术，用户可以通过简单的命令来快速部署和服务这些模型，无论是在本地机器还是在分布式集群中。核心原理解析Xinference的设计目标是降低使用复杂模型的
yunwu12777·2025-06-20 16:53

LangChain 本地模型部署指南：Llama3 与 Open-WebUI 的可视化交互开发

技术点目录第一章、智能体(Agent)入门第二章、基于字节Coze构建智能体(Agent)第三章、基于其他平台构建智能体（Agent）第四章、国内外智能体(Agent)经典案例详解第五章、大语言模型应用开发框架LangChain
zm-v-15930433986·2025-06-20 16:49

使用Python和LangChain构建SQL数据上的问答系统：完整指南

使用Python和LangChain构建SQL数据上的问答系统：完整指南前言在大数据和人工智能技术的推动下，自动化的数据查询和分析变得越来越重要。
m0_57781768·2025-06-20 14:10

LangChain Expression Language (LCEL) 速查表：从基础操作到高级组合的全面指南

在使用LangChain构建智能应用时，我们常常会遇到这样的场景：需要将多个组件灵活组合，实现复杂的逻辑流程。
佑瞻·2025-06-20 10:08

LangChain、RAG、Agent是什么

LangChain、RAG、Agent是什么在本地部署基于DeepSeek-R1模型的商用级知识库系统，旨在帮助开发者搭建智能知识库，提升企业智能化水平。
ZhangJiQun&MXP·2025-06-20 00:33

**掌握DuckDuckGo搜索组件：实现高效、私密的网络信息获取**

在这篇文章中，我们将探讨如何使用DuckDuckGo搜索组件，特别是如何通过`langchain-community`工具包在Python中实现DuckDuckGo搜索。#主要内容##DuckDu
mmlihaio·2025-06-19 19:53

在LangChain中集成Log10进行数据管理与调试

技术背景介绍在开发基于LangChain的应用时，调试和管理数据调用是一项重要任务。Log10是一个开源的无代理LLM数据管理和应用开发平台，旨在帮助开发者记录、调试和标记LangChain调用。
·2025-06-19 14:41

在GitBook中使用Langchain进行文档加载

为了提高文档的可访问性，许多开发者选择将GitBook与Langchain结合使用来处理文档加载和数据流。##核心原理解析Langchain是一个强大的Python库，用于构建语言模型驱动的应用程序。
·2025-06-19 13:39

大模型（LLMs）RAG 版面分析——文本分块面

2.1一般的文本分块方法2.2正则拆分的文本分块方法2.3SpacyTextSplitter方法2.4基于langchain的CharacterTextSplitter方法2.5基于langchain的递归字符切分方法
AI Echoes·2025-06-18 15:03

【深度学习-Day 9】机器学习核心概念入门：监督、无监督与强化学习全解析

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·2025-06-18 13:23

【深度学习-Day 23】框架实战：模型训练与评估核心环节详解 (MNIST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·2025-06-18 13:23

使用OpenAI与LangChain实现批判式修订流程

本文将详细介绍如何使用OpenAI和LangChain实现自动化的批判式修订流程。技术背景介绍批判式修订，是一种通过迭代生成方案并根据错误进行修改的技术方法。在AI技术支持下，这一过程得以自动化实现。
Wurenyu957·2025-06-18 10:57

如何使用MistralAI平台进行AI模型托管与调用

本文将详细介绍如何安装和设置MistralAI以实现有效的模型调用，尤其是通过langchain-mistralai包来使用其聊天和嵌入模型。
2501_92325368·2025-06-18 09:26

LangChain 与 Milvus 的碰撞：全文检索技术实践

一、全文搜索全文搜索是一种通过匹配文本中特定关键词或短语来检索文档的传统方法。它根据词频等因素计算出的相关性分数对结果进行排序。语义搜索更善于理解含义和上下文，而全文搜索则擅长精确的关键词匹配，因此是语义搜索的有益补充。BM25算法被广泛用于全文搜索的排序，并在检索增强生成（RAG）中发挥着关键作用。Milvus2.5引入了使用BM25的本地全文搜索功能。这种方法将文本转换为代表BM25分数的稀疏
金汐脉动 | PulseTide·2025-06-18 08:47

langchain从入门到精通（十）——ChatMessageHistory 组件

图上可以划分成两部分，黄色的部分为检索历史信息，红色的部分为存储历史信息的逻辑，可以看到，一个记忆类是由历史消息的存储与记忆的处理逻辑两个部分组成的，在LangChain中，也是类似的思路。
小陈phd·2025-06-18 07:42

【LangChain】在 LangChain 中跟踪 OpenAI Token 使用情况

在LangChain中跟踪OpenAI模型的token使用情况，一般是在使用langchain_openai模块（如OpenAI或ChatOpenAI）时。
彬彬侠·2025-06-17 22:42

提示词Prompts（2）

摘要：本文介绍了langchain.prompts中基础的提示词模板的高级用法，包括利用PipelinePrompt组合Prompt使用，多模态场景、动态占位符的使用等进行了介绍。
thinking-fish·2025-06-17 22:41

【LangChain】langchain.chains.history_aware_retriever.create_history_aware_retriever函数：创建结合对话历史进行语义检索链

create_history_aware_retriever是LangChain库中的一个函数，位于langchain.chains.history_aware_retriever模块。
彬彬侠·2025-06-17 12:35
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