langchain

5.tree of thought 源码 (prompts 类)本教程将介绍prompts类, 以及相关的测试案例。首先，导入一些必要的库：接下来，定义一个用于生成思维链提示的函数：

waiting不是违停

MetaGPT实现多动作Agent异步编程学习链接智能体 = LLM+观察+思考+行动+记忆多智能体 = 智能体+环境+SOP+评审+路由+订阅+经济

2. langgraph中的react agent使用 (在react agent添加历史消息)首先，我们需要导入所需的库。这里我们使用 langchain_openai 来与智谱AI 模型进行交互，并使用 langchain_core.tools 来定义自定义工具。

4. langgraph中的react agent使用 (在react agent添加人机交互)首先，我们需要初始化要使用的模型。我们将使用一个自定义工具来返回预定义的天气信息。为了支持人机交互模式，我们需要一个检查点。

5. langgraph中的react agent使用 (从零构建一个react agent)首先，我们需要定义 Agent 的状态，这包括 Agent 所持有的消息。接下来，我们初始化一个 ChatOpenAI 模型，并定义一个工具 get_weather。

3. langgraph中的react agent使用 (在react agent添加系统提示)确保你已经安装了以下库：你可以使用以下命令进行安装：首先，我们需要初始化智谱AI的聊天模型。我们将使用一个自定义工具来返回纽约和旧金山的天气信息。

三月七（爱看动漫的程序员）

LM2 : A Simple Society of Language Models Solves Complex ReasoningLM2：简单的语言模型社会解决复杂推理问题论文地址：https://aclanthology.org/2024.emnlp-main.920/ 项目地址： https://github.com/LCS2-IIITD/Language_Model_Multiplex

langchain_chatchat+ollama部署本地知识库，联网查询以及对数据库(Oracle)数据进行查询涉及的内容其实挺多的，所以尽量减少篇幅部署ollama，并拉取qwen2.5:14b和quentinz/bge-large-zh-v1.5:latest 部署langchain_chatchat 部署oracle数据库

AI大模型-王哥

产业科普 | 什么是人工智能和大模型?大模型入门到精通看完你就明白了随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。人工智能是指通过计算机程序或机器来模拟、扩展和增强人类的智能行为。而大模型通常是指那些规模庞大、参数众多的机器学习模型，它们能够处理复杂任务，并在学习过程中表现出卓越的性能。两者既相关又存在区别，理解它们有助于增强我们对智能科学的认识。

python实战（七）——基于LangChain的RAG实践基于之前的RAG实战，相信大家对RAG的实现已经有了一定的了解了。这篇文章将使用LangChain作为辅助，实现一个高效、便于维护的RAG程序。

langgraph_plan_and_execute欢迎来到LangGraph教程！这些笔记本通过构建各种语言代理和应用程序，介绍了如何使用LangGraph。

LangChain教程 - 创建 ReAct 风格智能代理系列文章索引 LangChain教程 - 系列文章在构建复杂的对话系统和智能助手时，我们常常会遇到多步骤决策问题。例如，一个用户询问当前天气，并希望系统能推荐适合的户外活动。这就需要系统能够逐步推理并动态调用工具，不仅仅给出直接答案，还能灵活地在外部资源之间进行调度。这类需求可以通过 ReAct（Reasoning and Acting）框架来实现，今天我们将使用 LangChain 来创建一个这样的智能助手。

LangChain大模型应用开发指南：打造个性化LLM在之前的课程中，我带领小伙伴们使用开源项目实现了将星火模型的OpenAI-API接口适配转换封装，但是这种做法的局限性也很强，只能使用开源项目适配过的大模型，并且由于多了一层适配代理，接口的性能也存在一定损耗。今天，我将给大家介绍一个更加通用的方案，基于LangChain平台提供的LLM基础模型，完成任意模型接口的封装。

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LangChain Ollama实战文献检索助手（二）少样本提示FewShotPromptTemplate示例选择器本期是用样例来提示大模型生成我们想要的答案。即在输入中给定提示的样例，以及提示模板，然后匹配较相关的样例进行文献综述。

05LangChain实战课 - 提示工程与FewShotPromptTemplate的应用在LangChain框架中，提示工程是构建有效大模型应用的关键。通过精心设计的提示，我们可以引导大语言模型（LLM）生成预期的输出。本节课深入探讨了如何利用LangChain中的提示模板进行有效的提示工程。

科研小达人

Langchain调用模型使用FAISS1.导包2.加载数据3.文本分割符4.文本分割5.文本编码6.FAISS增强7.检索器8.检索输出：罗浮宫（法语：Musée du Louvre,英语 /ˈluːv(rə)/ ），正式名称为罗浮博物馆，位于法国巴黎市中心的塞纳河边，原是建于12世纪末至13世纪初的王宫，现在是一所综合博物馆，亦是世界上最大的艺术博物馆之一，以及参观人数最多的博物馆，是巴黎中心最知名的地标。

大语言模型及LangChain介绍LangChain 是一个用于构建基于语言模型的应用程序的框架，特别是与大型语言模型（LLMs）交互的应用。它旨在简化和加速开发过程，使开发者能够更轻松地创建复杂的自然语言处理（NLP）应用。 LangChain 是一个强大的工具，适合希望利用语言模型构建应用的开发者。它的模块化设计和灵活性使得开发者能够快速构建和迭代各种 NLP 应用。

写程序的小火箭

如何评估一个RAG系统（RAGas评测框架）-下篇RAGas是一个用于评测RAG系统的评测框架，它支持与不同大语言模型的集成，并与langchain生态打通，能够很方便的构建评测系统。下面是RAGas的一些链接

小北的字节跳动青训营与 LangChain 实战课：探索 AI 技术的新边界（持续更新中~~~）最近，字节跳动的青训营再次扬帆起航，作为第二次参与其中的小北，深感荣幸能借此机会为那些尚未了解青训营的友友们带来一些详细介绍。青训营不仅是一个技术学习与成长的摇篮，更是一个连接未来与梦想的桥梁~

掌握AI Prompt的艺术：如何有效引导智能助手在人工智能的世界里，Prompt（提示）是沟通人类意图与机器理解之间的桥梁。它不仅是一串简单的文字，而是一把钥匙，能够解锁AI模型的潜力，引导它们执行复杂的任务。本文将探讨Prompt的重要性，并展示如何通过精心设计的Prompt来提升AI助手的效率和准确性。无论是在聊天、会议总结还是日程管理中，正确的Prompt都能让AI助手成为你工作中的得力助手。让我们一起深入了解Prompt的力量，并学习如何有效地利用它。