LangChain1.0教程：消息类型与流式传输
在 LangChain 中，消息是模型上下文的基本单元。它们代表模型的输入和输出，承载着与 LLM 交互时表示对话状态所需的内容和元数据。消息是包含以下内容的对象：role：标识消息类型（例如，sys
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LangChain1.0 正式发布有几天了，和之前比起来，我感觉优化点还是不少的，起码能让大家清楚明白什么时候该用 LangChain，什么时候该用 LangGraph了。如果你希望快速构建智能体和自
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GPT-5、Claude Opus 4……Agent 技术真的能干活儿了。2025 年 8 月，OpenAI 发布的 GPT-5，可不仅仅是个能说会道的 AI。它在编码、推理方面的能力都有了很大提升，
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阅读全文LangGraph构建复杂的生产级RAG系统：一个简单的RAG流水线
我们接着此前的两篇文章学习如何使用LangGraph构建一个复杂的可用于生产的RAG系统。此前的两篇文章可以访问下方链接查看：Python+LangGraph+RAGAS构建一个复杂的、可用于生产的R
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在此前的文章中我介绍了：Python+LangGraph+RAGAS构建一个复杂的、可用于生产的RAG系统我们首先由构建知识库开始介绍如何一步步地构建这个复杂的、可用于生产的RAG系统。在这里，我们将
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我在生产环境中将这套结构打磨用于支持 500+ 并发用户；它扩展轻松、维护不累、生产力全速输出。如果你只想直接在项目中使用该模板的 FastAPI 结构，请查看这个 GitHub repo，内含完整项
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我一直觉得很神奇：大多数 AI 系统只要你一停止和它们对话，就会把一切都忘光。你喂给它们 facts、context、chat logs——会话一结束，噗的一下，全没了。这一直是“intelligen
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构建一个可用于生产的 RAG 系统，需要一系列深思熟虑且迭代的步骤。一切从 清理和准备数据 开始，接着测试不同的 切分策略（逻辑切分与传统切分），以找到最适合你业务场景的方法。然后是 匿名化，通过去除
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本文通过 Retrieval and Structuring (RAS) 范式理解精准推理与领域专长，并附实现示例Large Language Models（LLM，大型语言模型）在文本生成和复杂推理
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2025年已成为AI智能体元年！8月，国务院发布了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出到2030年实现“智能体等应用普及率超90%”的目标。同时，AI智能体正以前所未有的速度走向产业核心
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人工智能（AI）正在从简单的聊天机器人进化成自主代理（autonomous agents）——这些 AI 系统能够进行推理、规划并采取行动来实现目标。构建这样的 Agentic AI 应用需要扎实的编
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一个使用最新 LangChain + LangGraph APIs 创建多步骤、有状态 LLM 管道的实践指南图片来源：Markus Spiske on Unsplash引言大型语言模型（LLMs）功
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分块（Chunking）是构建高效RAG（检索增强生成）系统的核心。从固定分块、递归分块到语义分块、结构化分块和延迟分块，每种方法都在优化上下文理解和准确性上扮演了关键角色。这些技术能大幅提升检索质量
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我最近一直在探索一个叫Langflow的工具。如果你曾经试着把LLMs、APIs和各种工具连起来，你就会知道那种挫败感——太乱了。一大堆样板代码，好多问题像“为什么这个不工作”，通常花太多时间在设置上
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近期，AI领域政策频出，为行业发展注入强劲动力。7月31日，国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确要大力推进人工智能规模化商业化应用，强化算力、算法和数据供给，提升安全能
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