chain 第4页

ARM架构FFmpeg极致优化交叉编译指南

ARM架构FFmpeg极致优化交叉编译指南一、工具链科学配置使用最新的ARM官方工具链(Linaro或ARMGNUToolchain)确保工具链支持目标平台特定指令集(如NEON,VFP等)设置正确的–

追随远方·2025-06-11 02:30

LangChain 表达语言（LCEL）的底层是怎么实现的

`__or__`方法的定义1.3.1示例：使用`__or__`实现链式调用1.3.2解释二、langchain里的实现1.Runnable1.1主要方法1.2LCEL和组合1.3标准方法1.4调试和追踪

做个天秤座的程序猿·2025-06-10 23:38

LangChain 概述 (模块索引)

文章目录一、简介二、langchain基本工作流程(RAG基本流程)三、langchain能帮助我们干什么1、LLMs和Prompts(提示)2、Chain(链)3、DataArguementedGeneration4

Miyazaki_Hayao·2025-06-10 23:37

LangChain Core架构解析：模块化设计与LCEL原语实现原理

LangChainCoreIntroductionLangChainCore定义了LangChain生态中最核心的最基础的抽象和LCEL原语(LangChain表达式语言)。

大千AI助手·2025-06-10 23:37

LangChain【7】之工具创建和错误处理策略

文章目录一LangChain自定义工具概述二创建自定义工具的三种方法2.1方法一：@tool装饰器2.1.1同步方法案例2.1.2工具描述方式1：传参2.1.3工具描述方式2：文档字符串2.2方法二：StructuredTool

缘友一世·2025-06-10 22:59

提升AI输出精度：深入了解Langchain输出解析器的应用

1.什么是Langchain输出解析器?Langchain输出解析器是Langchain框架中的一个组件，主要用于将LLM(大型语言模型)生成的非结构化文本转换成结构化数据格式。

AI Agent首席体验官·2025-06-10 22:28

LangChain 结构化输出：用 Pydantic + PydanticOutputParser 驯服 LLM 的“自由发挥”

目录一、Pydantic二、PydanticOutputParser1、为什么需要PydanticOutputParser？2、Pydantic和PydanticOutputParser核心区别3、Pydantic的不足（1）无法直接解析非结构化文本（2）缺乏对LLM输出的适配性（3）缺少格式指导生成（4）错误处理不够场景化4、PydanticOutputParser核心功能5、实现结构化输出三、

echola_mendes·2025-06-10 22:26

【LangChain】1 模型，提示和输出解释器

一、设置KeyimportosfromzhipuaiimportZhipuAIfromdotenvimportload_dotenv,find_dotenv#读取本地/项目的环境变量。#find_dotenv()寻找并定位.env文件的路径#load_dotenv()读取该.env文件，并将其中的环境变量加载到当前的运行环境中#如果你设置的是全局的环境变量，这行代码则没有任何作用。_=load_d

杨过过儿·2025-06-10 20:40

【使用LLM搭建系统】5 处理输入: 链式 Prompt Chaining Prompts

本章内容主要介绍了将复杂任务拆分为多个子任务（链式Prompt）的方法及其优势。尽管高级语言模型像GPT-4擅长一次性遵循复杂指令，但有时拆分任务更可取。通过两个比喻来阐述原因：一次烹饪复杂菜肴与分阶段烹饪：一次性复杂Prompt像一次性烹饪复杂菜肴，易出错；链式Prompt像分阶段烹饪，逐步确保每个部分正确。一次性完成任务与分阶段完成任务：复杂单步任务像一长串代码，难调试；而链式Prompt如同

杨过过儿·2025-06-10 19:37

【RAG】RAG系统——langchain 的用法（说人话版与专业版）

说人话版：RAG就是一句话：对数据设置索引，用问题去检索，用llm生成回答首先，做本地知识库注意:py3.10以上配置环境变量，安装库load外部数据，存储到本地的一个index里（这是最简单的形式）然后，对数据做处理，储存好放数据库对数据做切分split然后，做store存储，用Embedding的方式，将切好的数据存到某种数据库，比如向量数据库里接着，Retrieve去检索现在就可以去问问题了

DFminer·2025-06-10 17:21

LangChain学习路线与实践指南

以下是LangChain系列库的系统学习路线，结合核心概念、实践路径和避坑指南，帮助你从入门到精通。

小李飞刀李寻欢·2025-06-10 15:06

2025年最值得关注的8大AI开发框架与平台全解析

目录LangChain：强大的LLM应用开发框架crewAI：多智能体协作框架Au

何双新·2025-06-10 14:00

Langchain--如何使用大模型 2.0

Langchain使用大模型我们除了可以使用Langchain进行模型对话、提示词创作、嵌入模型，还可以使用其他的组件对大模型封装使用，打造我们自己的大模型。Agents首先，我们来谈谈Agents。

·2025-06-10 09:27

VSCODE：node:internal/modules/cjs/loader:1078 throw err； ^Error: Cannot find module ‘blockchain

今天犯了一个非常愚蠢的错误：运行js文件报错，检查后发现是路径错误，修改后还报错，竟是没有保存js文件后再运行，Itisverystupid！

幸运小仙·2025-06-10 07:17

使用langchain搭建本地知识库系统(新)_

什么是RAGRAG是retrieval-augmented-generation的缩写，翻译为中文的意思就检索增强，以基于最新，最准确的数据建立LLM的语料知识库。LLM现存的痛点我们知道LLM的知识库是通过现有的网络公开的数据作为数据源来训练的，现在公开的很多模型他们基于的训练数据会比我们现在网络上公开的数据早很多，那自然就会产生一种问题，网络上最新的数据和知识LLM是不知道。还有一种情况就是很

·2025-06-09 23:20

Python LangChain入门教程 1-使用LangChain和AI对话

LangChain是一个用于开发由大型语言模型(LLMs)驱动的应用程序的框架。

买苏打水送苏打·2025-06-09 23:20

Python 解析 LangChain 与 AI 应用开发

```htmlPython解析LangChain与AI应用开发Python解析LangChain与AI应用开发随着人工智能技术的快速发展，越来越多的开发者开始关注如何利用现有的工具和框架来构建智能应用。

·2025-06-09 23:19

Python+LLM实战：LangChain本地AI知识库搭建全攻略

一、引言在信息爆炸的时代，知识的获取与管理变得愈发重要。对于企业和个人而言，拥有一个高效、智能的知识库，能显著提升工作效率、辅助决策，甚至激发创新思维。而随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，搭建本地AI知识库成为了可能，它不仅能让我们充分利用海量的本地数据，还能在保障数据安全的前提下，实现智能化的知识检索与问答。Python，作为一门简洁、高效且拥有丰富库资源的编程语言，在AI开发领域占据着举

计算机学长·2025-06-09 23:49

通过预言机获取任意链下数据 - Chainlink Any API 代码解析

智能合约对链下数据的兼容会大大增加开发复杂度，Chainlink通过AnyAPI使开发者的智能合约可以通过去中心化预言机网络（DecentralizedOracleNetwork：DON）获取外部数据。

Chainlink资讯·2025-06-09 21:04

Langchain学习笔记(六)：Langchain框架介绍与环境搭建

注：本文是Langchain框架的学习笔记；不是教程！不是教程！内容可能有所疏漏，欢迎交流指正。后续将持续更新学习笔记，分享我的学习心得和实践经验。

zhangsan0933·2025-06-09 21:03

LangChain 中的文档加载器（Loader）与文本切分器（Splitter）详解《一》

LangChain中的文档加载器（Loader）与文本切分器（Splitter）详解——从入门到实战，构建你的知识库预处理系统作者：zgw时间：2025/4标签：LangChain、LLM、RAG、AIAgent

要努力啊啊啊·2025-06-09 19:55

【无标题】

importosfrompathlibimportPathfromlangchain.schemaimportDocumentfromutilsimportget_loader,make_text_splitter

要努力啊啊啊·2025-06-09 19:25

LangChain知识库管理后端接口：数据库操作详解—— 构建本地知识库系统的基础《二》

这段Python代码是一个完整的知识库数据库操作模块，用于对本地知识库系统中的知识库进行增删改查（CRUD）操作。它基于SQLAlchemyORM框架和一个自定义的装饰器@with_session实现数据库会话管理。一、整体功能概述该模块主要实现以下功能：功能描述✅添加知识库如果不存在则添加，否则更新信息✅列出所有知识库可设置文件数量过滤条件✅检查知识库是否存在使用不区分大小写的匹配方式✅加载知识

要努力啊啊啊·2025-06-09 19:22

Prompt工程学习之思维树（TOT）

思维树定义：思维树（TreeofThoughts,ToT）是一种先进的推理框架，它通过同时探索多条推理路径对思维链（ChainofThought）**进行了扩展。

FserSuN·2025-06-09 16:01

使用LangChain加载Slack聊天记录并进行AI消息映射

这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Mark

weixin_43212959·2025-06-09 15:23

【LangChain】langchain_huggingface.HuggingFaceEmbeddings：基于Hugging Face的 Transformer 的嵌入（embedding）模型类

langchain_huggingface.HuggingFaceEmbeddings是LangChain提供的一个嵌入（embedding）模型类，用于将文本转换为向量表示，基于HuggingFace

彬彬侠·2025-06-09 08:03

【LLM大模型技术专题】「入门到精通系列教程」LangChain4j与Spring Boot集成开发实战指南

LangChain4j和SpringBoot入门指南LangChain4jLangchain4jAPI语言模型消息类型内存对象ChatMemory接口的主要实现设置API密钥SpringBootConfiguration

码界西柚·2025-06-09 04:05

使用阿里云百炼embeddings+langchain+Milvus实现简单RAG

使用阿里云百炼embeddings+langchain+Milvus实现简单RAG注意测试时，替换其中的key、文档等importosfromlangchain_community.embeddingsimportDashScopeEmbeddingsfromlangchain_community.vectorstoresimportMilvusfromlangchain_text_splitte

sl4379·2025-06-09 01:11

langchain创建agent使用阿里云百炼API

langchain创建agent使用阿里云百炼API，的示例fromlangchain_community.toolsimportTavilySearchResultsfromlangchain_core.toolsimporttoolfromlangchain_openaiimportChatOpenAIimportosfromlangchain.agentsimportAgentExecuto

sl4379·2025-06-09 01:41

AI(学习笔记第三课) 使用langchain进行AI开发（2）

文章目录AI(学习笔记第三课)使用langchain进行AI开发（2）学习内容：1.返回结构化数据（structured_outputpydantic）1.1使用背景1.2返回结构化数据示例代码（pydantic

sealaugh32·2025-06-08 22:22

【Python-Day 23】Python 模块化编程实战：创建、导入及 sys.path 深度解析

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·2025-06-08 19:32

【深度学习-Day 25】告别过拟合：深入解析 L1 与 L2 正则化（权重衰减）的原理与实战

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·2025-06-08 19:32

Unity性能优化利器：彻底搞懂对象池技术（附C#实现与源码解析）

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·2025-06-08 18:52

AI Agent学习系列（一）：初识Agent

本篇目录0、概要1、Agent整体架构2、Agent业务实现逻辑3、LangChain中Agent实现4.Agent示例代码0、概要Agent是干什么的？

程哥聊AI·2025-06-08 18:51

Android OkHttp控制链：深入理解网络请求的流程管理

OkHttp作为Android和Java平台上广泛使用的HTTP客户端，其核心设计之一就是"控制链"(Chain)机制。

追随远方·2025-06-08 16:10

基于Firecrawl和Llama 3构建网站问答机器人实战指南

firecrawlTurnentirewebsitesintoLLM-readymarkdown项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/firecrawl项目概述本文将详细介绍如何利用Firecrawl网络爬取工具、Llama3大语言模型以及LangChain

陆璞朝Jocelyn·2025-06-08 04:16

【深度学习-Day 24】过拟合与欠拟合：深入解析模型泛化能力的核心挑战

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

·2025-06-07 23:39

vanna+deepseek+chainlit 实现自然语言转SQL的精度调优

先说目前遇到的问题吧，单表数据SQL生成准确度是可以的，但是复杂SQL以及多表联查时，生成的SQL就一言难尽了。目前的解决方案：一、数据训练后台创建后台来管理三类训练数据，DDL、SQL、DOC文档。使用三个集合，来分别管理这三类数据添加训练SQL：二、前端与用户交互，询问是否将本次对话加入到训练库中前端与用户交互，询问是否将本次对话加入到训练库中，如果确认，则给用户回显当前训练库中相似度最高的前

_喵酱_·2025-06-07 20:21

LangChain 的 ChatOpenAI 类使用指南

ChatOpenAI是LangChain中用于与OpenAI聊天模型交互的核心类。下面我将详细介绍其具体使用方法，包括基本用法、高级配置和常见应用场景。

小李飞刀李寻欢·2025-06-07 00:09

宝马集团推进数字化转型：强化生产物流与财务流程，全面引入SAP现代架构

一、生产物流全球数字化部署宝马集团通过引入“PartsProcessChain”系统，将生产物流实现数字化管理，目前已在英国牛津MINI工厂和德国雷根斯堡高产量工厂成功部署。预计2025年底前，位

syounger·2025-06-06 23:00

RAG入门之数据导入

LangChain是什么LangChain是一个用于构建基于大语言模型（LLM）应用的开源框架。它提供了一套工具和抽象，让开发者能够轻松构建复杂的AI应用。

·2025-06-06 10:49

Python for循环技巧

/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#__author__=fromitertoolsimportzip_longestfromitertoolsimportchain

xwupiaomiao·2025-06-06 04:23

小智医疗——总结

showCase原始教程——小智医疗技术清单：基于SpringBoot整合LangChain4j【1.0.0-beta4】基于LangChain4j实现聊天助手智能体后端服务聊天记忆隔离基于MongoDB

松树戈·2025-06-05 22:14

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linux命令-iptables与firewalld命令详解一、iptables简介二、常用选项三、基础概念1、Chains2、Tables3、Rules四、常用操作1、列出所有链的规则2、列出带行号的规则

鸭梨山大。·2025-06-05 20:27

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一、智能供应链的定义智能供应链（SmartSupplyChain），是在传统供应链基础上融合先进的信息技术，如物联网（IoT）、人工智能（AI）、大数据分析、区块链和云计算，通过智能感知、分析、决策和执行

给生活加糖！·2025-06-05 13:36

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前两篇文章是对LangChain4j比较全面的介绍，从本篇文章开始从某一个点进行分析。我们先从ChatMemory开始！

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