LangChain 入门实战:快速搭建 LLM 应用管线
详细介绍 LangChain 的核心模块——Model I/O、Retrieval、Chain、Agent,并手把手搭建一个问答机器人。
探索 AI Agent 的无限可能 · 记录学习路上的每一步
聚焦 LangChain、LangGraph、向量数据库等 AI Agent 开发工具链的学习笔记与实践心得。
详细介绍 LangChain 的核心模块——Model I/O、Retrieval、Chain、Agent,并手把手搭建一个问答机器人。
探讨 LangChain 提供的多种 Memory 类型——BufferMemory、SummaryMemory、VectorStoreMemory 以及适用场景。
介绍如何使用 LangChain 连接 Chroma 向量数据库,构建基于 Embedding 的语义检索增强生成(RAG)管线。
LangGraph 是 LangChain 生态中用于构建有状态、多步骤 Agent 工作流的工具。本文介绍基本概念与第一个示例。
介绍 LangChain 提供的多种输出解析器——PydanticOutputParser、StructuredOutputParser 等,帮助你将 LLM 输出转为可用格式。
对比分析主流向量数据库的架构特点、性能表现与适用场景,为 RAG 应用选型提供参考。