langchain

langchain :记忆组件混淆概念澄清 & 创建Conversational ReAct后显示指定记忆组件你提的这个问题非常精准，直击了 LangChain 模块化设计的核心！答案会让你对新版 LangChain 的设计有更深的理解。

敲键盘的小夜猫

LLM复杂记忆存储-多会话隔离案例实战导读：在多用户并发的对话系统中，会话隔离问题往往成为开发者面临的技术难题。当数千个用户同时与AI助手交互时，如何确保每个用户的对话历史完全独立，避免数据混淆和隐私泄露？本文深入剖析了基于RunnableWithMessageHistory的多会话隔离技术方案。通过详细的代码实现和案例分析，展示了如何构建稳定可靠的会话管理机制。文章不仅提供了完整的技术实现代码，更重要的是揭示了会话隔离背后的核心设计思路——基于唯一会话标识符的隔离架构。读者将学会处理智能客服系统中的数据混淆风险，掌握在线教育平台的个性化

LangChain 核心原理全解析 —— 拆解智能体系统的底层逻辑在本篇中，我们将系统性梳理 LangChain 的核心模块与设计思想，包括 Chain、Prompt、LLM、Retriever、Memory、Agent、Tool 等构件，帮助你理解 Langchain-Chatchat 是如何构建一个模块化智能问答系统的。

大模型开发

Java开发者LLM实战——使用LangChain4j构建本地RAG系统由于目前比较火的chatGPT是预训练模型，而训练一个大模型是需要较长时间（参数越多学习时间越长，保守估计一般是几个月，不差钱的可以多用点GPU缩短这个时间），这就导致了它所学习的知识不会是最新的，最新的chatGPT-4o只能基于2023年6月之前的数据进行回答，距离目前已经快一年的时间，如果想让GPT基于近一年的时间回复问题，就需要RAG（检索增强生成）技术了。

Langchain-Chatchat 项目全景介绍 —— 中文本地智能问答系统的未来范式本系列第一篇，我们将从项目背景、目标定位、核心架构、使用场景出发，全面剖析 Langchain-Chatchat 项目的技术基础与应用潜力，为后续实战打下坚实基础。

📚LangChain与LlamaIndex深度整合：企业级树状数据RAG实战指南本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频内容和资料，尽在聚客AI学院。本文首次公开结构化树状数据的RAG全链路优化方案，通过独创的路径感知混合嵌入算法和动态子树分块策略，成功在工业级场景中将召回率提升25-40%、延迟降低30-50%。我们将深度拆解七层优化架构：从智能节点文本化压缩、结构敏感的元数据设计，到LangChain与LlamaIndex的树状索引整合，并附可复用的Python核心代码。跟随文中的企业组织架构实战案例，您将掌握让LLM精确解析层级关系的关键技术矩阵，彻底激

LangChain 构建向量数据库和检索器随着大语言模型（LLM）在各类 AI 应用中不断普及，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）逐渐成为提升回答准确率与上下文关联性的重要技术路径。

伊布拉西莫

LangChain 全面入门LangChain 是一个专门为大语言模型 (LLM) 应用开发设计的开源框架，帮你快速实现： • 多轮对话 • 知识库问答 (RAG) • 多工具协同调用 (function calling / tool) • 智能体 Agent 自动决策任务链

LangGraph官方文档笔记（七）——Agent的输入输出LangGraph文档解释：github.langchain.ac.cn/langgraphjs…代理输入必须是一个包含 messages 键的对象，支持多种输入形式，且会自动转换为 LangChain 内部消息格式。具体格式如下：

LangGraph官方文档笔记（6）——时间旅行在典型的聊天机器人工作流中，用户与机器人交互 1 次或多次来完成任务。在前面的部分中，我们看到了如何添加记忆和人在回路功能，以便能够检查我们的图状态并控制未来的回复。

是小王同学啊~

(LangChain)RAG系统链路向量检索器之Retrievers(五)构建RAG系统：涉及的技术链路环节: 文档加载器->文档转换器->文本嵌入模型->向量存储->检索器统一接口：标准化检索流程，无论数据来源如何，最终输出Document对象列表。多源混合检索：支持同时查询向量库、传统数据库和搜索引擎【提高召回率】与VectorStore的关系：Retriever不直接管理存储，依赖VectorStore（如FAISS、Chroma）实现向量化与检索。 RAG中的角色：作为检索增强生成（RAG）流程的“数据入口”，为生成模型提供精准上下文

提示技术系列——链式提示什么是提示技术？提示技术是实现提示工程目标的具体技术手段，是提示工程中的“工具库”。什么又是提示工程？

LangGraph官方文档笔记（4）——提示聊天机器人Agent 可能不可靠，并且可能需要人工输入才能成功完成任务。因此，您可能希望在运行之前需要人工批准，以确保一切按预期运行。例如以下操作：

Few-shot Prompting（少样本提示）概念指南提高模型性能最有效的方法之一是为模型提供您希望它执行的示例。在模型提示中添加示例输入和预期输出的技术被称为"few-shot prompting"（少样本提示）。这种技术基于《Language Models are Few-Shot Learners》论文。在进行少样本提示时，需要考虑以下几个方面：

LangChain 文本分割器深度解析：从原理到落地应用（上）LangChain 作为大语言模型应用开发框架，文本分割器是其核心组件之一，本文以此作为切入点，详细介绍文本分割的作用、策略、以及常见的文本切割器应用。考虑到篇幅过长，故拆分为上、中、下三篇，后续会在中篇介绍代码拆分与HTML拆分，下篇介绍基于语义拆分与TOKEN拆分。若存在任何内容上的遗漏或错误，恳请不吝赐教。

LangChain执行引擎揭秘：RunnableConfig配置全解析之前我们介绍过LangChain通过Runnable和LCEL来实现各个组件的快捷拼装，整个过程就像拼积木一样。今天我们深入剖析Runnable接口的配置系统。

Agent的记忆详细实现机制在之前的文章我们有讲过状态可以由 checkpointer 在图形执行的每一个步骤写入线程，从而实现状态持久性。而图形执行时这只是其中一个线程，但如果我们想跨线程保留一些信息怎么办？加入有一个聊天机器人，我们希望在机器人与该用户的所有聊天对话（例如，线程）中保留有关该用户的特定信息！这种情况下仅使用 checkpointer，我们无法跨线程共享信息。例如，我们可以定义一个 InMemoryStore 来跨线程存储有关用户的信息。像以前一样，我们只需使用 checkpointer 和新的 in_memory

14.2 《3小时从零搭建企业级LLaMA3语言助手：GitHub配置+私有化模型集成全实战》关键词：GitHub 仓库配置, 项目初始化, 目录结构设计, 私有化模型集成, 开发环境标准化本节将手把手完成 LanguageMentor 项目的仓库克隆、环境配置和初始化工作，构建支持 LLaMA 3 私有化部署的开发框架。

第3讲、LangChain性能优化：上下文缓存与流式响应实战指南在复杂对话场景中，大型语言模型面临着响应延迟、重复计算、上下文管理等挑战。本文将详细介绍如何通过LangChain的上下文缓存和流式响应功能来优化性能和用户体验。

程序员阿超的博客

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。