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LangChain构建RAG的对话应用目录Langchain是什么？LangSmith是什么？编辑使用Python构建并使用AI大模型数据解析器

开源工具自建AI大模型底座：打造你的专属智能助理今天，我们将通过实战案例，学习如何利用开源工具搭建一个AI大模型底座，让智能体成为你的专属助理，帮助你高效完成工作任务。

在 LangChain 中集成 Mem0 记忆系统教程Mem0 是一个强大的记忆系统，可以帮助 AI 应用存储和检索历史对话信息。本教程将介绍如何在 LangChain 应用中集成 Mem0，实现一个具有记忆能力的旅行顾问 AI。

练习两年半的工程师

使用Gemini, LangChain, Gradio打造一个书籍推荐系统（第一部分）自动下载该数据集的最新版本并返回本地保存的路径创建一个 Matplotlib 的坐标轴对象（AxesSubplot），用于后续绘图。 books.isna() 会生成一个布尔矩阵，显示每个单元格是否为缺失值（NaN）。 .transpose() 将 DataFrame 转置 —— 把行列调换，使每一列（字段）显示在 y 轴，每一行（记录）显示在 x 轴。 sns.heatmap(…) 会绘制一个热力图，白色通常表示缺失，深色表示非缺失。 cbar=False 关闭颜色条（color bar）。 ax=

算法与数据结构：质数、互质判定和裴蜀定理首先回顾「质数」的定义：若一个正整数无法被除了 1 和它自身之外的任何自然数整除，则称该数为质数（或素数），否则称该正整数为合数。

张高兴的大模型开发实战：（六）在 LangGraph 中使用 MCP 协议MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种专为大语言模型设计的开源通信协议，使用 MCP 可以标准化模型与外部数据源、工具或服务之间的交互。也就是说通过 MCP 协议，可以使模型具备调用外部工具的能力，比如获取数据、执行外部操作等。

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通义千问-langchain使用构建（三）在前两天的基础上，将xinference调整为wsl环境，docker部署。然后langchain chatchat 还是本地虚拟环境直接跑。以及简单在这个chatchat框架里上传了一个文本文件，询问大模型文件内容。还行，跑起来了，坑也是不少

ChatGPT到Claude全适配：跨模型Prompt高级设计规范与迁移技巧本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习内容，尽在聚客AI学院。代码示例：自动化评估反馈

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LangFlow技术深度解析：可视化编排LangChain应用的新范式 -（2）流编辑器系统Flow Editor System | langflow-ai/langflow | DeepWiki

【程序员AI入门：模型】19.开源模型工程化全攻略：从选型部署到高效集成，LangChain与One-API双剑合璧通过量化指标权重实现科学选型，示例代码计算模型综合得分：利用Hugging Face Inference API秒级测试模型效果：

langchain 接入国内搜索api——百度AI搜索学习langchain的过程中，遇到使用search api的时候，发现langchain官方文档中支持的搜索工具大多是国外的，例如google search或bing search，收费不说，很多还连接不上（工具 | LangChain中文网）。

明明跟你说过

掌握 LangChain 文档处理核心：Document Loaders 与 Text Splitters 全解析🐇明明跟你说过：个人主页🏅个人专栏：《深度探秘：AI界的007》 🏅🔖行路有良友，便是天堂🔖

Top-p采样：解锁语言模型的创意之门在自然语言生成和大规模语言模型推理中，Top - p采样（又叫核采样，Nucleus Sampling）是一种基于累积概率的采样策略。

ChatPromptTemplate创建方式比较代码1：代码2：SystemMessage(content="You are a helpful assistant."):

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langchain4j集成QWen、Redis聊天记忆持久化langchain4j实现聊天记忆默认是基于进程内存的方式，InMemoryChatMemoryStore是具体的实现了，是将聊天记录到一个map中，如果用户大的话，会造成内存溢出以及数据安全问题。位了解决这个问题 langchain4提供了ChatMemoryStore接口，让开发者可以灵活的选择存储策略，常用的可以使用mysql、redis、mongodb等，本文以redis为例，集成百炼平台通义千问实现大模型聊天记忆持久化。

【LangChain基础系列】深入全面掌握文本加载器以下我们对于常见的文本数据的加载方式，进行一一解析，掌握好这几个常见的加载器，为我们以后的文本分割打好基础。

LangChain构建大模型应用之问答系统（五）本篇是吴恩达 LangChain构建大模型系列教程的一部分，聚焦基于文档的问答系统开发，利用 LangChain 框架结合大语言模型，实现对文档内容的高效问答。具体需求场景分析：一个外贸出口用户手里有一个商品清单列表（excel），清单里有商品名称，价格，款式，商品的功能特性，品牌特点等信息。当有进口商人过来寻找货品时他们的具体需求是这样的，“夏天快到了，请推荐一些有防晒功能的衬衫，我们要把它卖到夏威夷，人们在海边儿旅游的时候穿”。进口商人的需求里可能不会具体到品牌，价格，款式，他只会给你一些应用场景和

Embedding 的数学特性与可视化解析取词向量维度 d = 50 d=50 d=50 的 GloVe 嵌入示例：资料推荐采用分段颜色映射策略：

为啥全要学

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【LangChain全栈开发指南】从LLM集成到智能体系统构建LangChain作为大语言模型（LLM）应用开发框架，GitHub星标数已突破6万（2024年数据）。其标准化了LLM应用的开发流程，使开发者效率提升3-5倍，成为AI工程化落地的关键基础设施。