当前位置：首页
> python langchain
LangChain 开源框架:帮助将 LLMs 与应用程序集成
随着大型语言模型（LLMs）的流行，每个人都想将 AI 集成到他们的产品中。虽然 LLMs 提供了与数据交互的新方式，可以改善产品的用户体验，但它们的集成伴随着技术难题和限制。这就是像 LangChain 这样的框架发挥作用的地方。抽象化 LLM 接口，与文档数据交互和管理提示模板只是其中一些功能，...
LangChain Agent 的落地实践
1.LangChain Agent 的核心概念与架构LangChain Agent 是基于 Python 的工具包，旨在实现智能代理（Agent）的思想。其核心架构包括以下几个关键组件：...
LangChain源码逐行解密之系统
search.py源码逐行剖析本节将通过源代码与大家分享，LangChain框架作为核心的企业级大模型开发的最后一个环节，即代理（Agent）环节。之前我们已经多次提到代理，并从源代码和案例的角度对多个代理进行了剖析，如图20-1所示。Gavin大咖微信：NLP_Matrix_Space...
LangChain、Ollama 和 DeepSeek R1 大模型简单使用入门
在本文中，我们将介绍如何使用 Ollama 工具和 DeepSeek R1 大模型。Ollama 是一个开源工具，旨在简化大语言模型的使用，而 DeepSeek R1 是 Ollama 支持的模型之一。...
LangChain开发示例:集成工具和API(1)
LangChain 允许我们轻松地将工具和 API 集成到语言模型中，以增强其功能。这涉及将模型连接到外部数据源和服务，从而实现更动态和智能的应用程序。通过为语言模型提供 API 和自定义工具，开发人员可以创建更灵活和上下文感知的应用程序，从数据检索到根据模型输出执行特定操作。这种集成对于扩展 La...
利用Python与LangChain实现本地RAG智能问答新体验
引言在当今信息爆炸的时代，如何从海量的本地文档中快速、准确地获取有价值的信息，并生成高质量的回答，成为了许多开发者和企业关注的焦点。检索增强生成（RAG）技术应运而生，它结合了本地文档检索和大模型生成的优势，为解决这一问题提供了有效的方案。本文将详细介绍如何使用Python和LangChain实现本...
LangChain快速上手
前言本章节将带你快速搭建一个 LangChain 开发环境，并完成你的第一个应用程序。通过简单示例，你将熟悉 LangChain 的基础操作流程。...
【可能是全网最丝滑的LangChain教程】二、LangChain安装
安装Python环境这里不介绍Python环境的配置，默认大家是已经安装并配置好Python运行环境的。安装LangChain...