langchain

[拆解LangChain执行引擎] ManagedValue——一种特殊的只读虚拟通道我们一直在强调Pregel对象的状态是通过Channel维护和传递的，其实承载传递状态功能的组件除了Channel，还有 ManagedValue。我们可以将ManagedValue视为虚拟Channel，Node不仅采用与读取Channel完全一样的方式读取ManagedValue，而且注册的ManagedValue也直接存放在Pregel的channels字段中。

大模型实战：搭建一张“看得懂”的大模型应用可观测看板前面已经做了很多底层工作：但如果这些信息只躺在日志或数据库里，不做一个「一眼就能看懂」的看板，日常用起来还是很痛苦：

一切尽在，你来

1.4 LangChain 1.2.7 核心架构概览第一章 langchain入门与环境准备 1.1 AI大模型应用开发和Langchain的关系 1.2 LangChain 1.2.7 版本核心特性与升级点 1.3 环境搭建（Python 版本要求、langchain/langchain-core 1.2.7 安装与版本验证） 1.4 LangChain 1.2.7 核心架构概览（Runnable、Prompt、Agent、Memory 核心链路）

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蛇皮划水怪

深入浅出LangChain4JThe goal of LangChain4J is to simplify integrating LLMs into Java applications.

LangChain4j 流式响应LLMs 一次生成一个文本，因此许多 LLM 提供商提供了一种方法，可以逐个响应生成文本，而不是等待整个文本生成。

LangChain4j之Chat and LanguageChatModel 是 LangChain4j 中与 LLMs（大语言模型）交互的低级 API，提供了最强大和最灵活的功能。

langchain usage

6.1 核心组件（Agent）Agents 结合语言模型与工具，构建能够推理任务、决策工具使用，并逐步推进解决方案的系统。create_agent 提供了可直接用于生产环境的 Agent 实现。

Langchain实战快速入门LangChain 是 2022年10月，由哈佛大学的 Harrison Chase （哈里森·蔡斯）发起研发的一个开源框架，用于开发由大语言模型（LLMs）驱动的应用程序。比如，搭建“智能体”（Agent）、问答系统（QA）、对话机器人、文档搜索系统、企业私有知识库等。

01—langchain 架构结构 1: LangChainLangChain，就是 AI 应用组装套件，封装了一堆的 API。langchain 框架不大，但是里面琐碎的知识点特别多。就像玩乐高，提供了很多标准化的乐高零件（比如，连接器、轮子等）

【LangChain1.0】第九篇 Agent 架构设计目标: 掌握 Multi-Agent 系统架构，理解三大通信协议（MCP / A2A / AG-UI），构建工业级智能体生态

5. LangChain设计理念和发展历程LangChain 的存在旨在成为最易于上手的大语言模型（LLM）开发工具，同时兼具灵活性与生产环境适配能力。

Langchain学习笔记一 -基础模块以及架构概览以 LangChain 为核心，当前主流结构可以抽象为：拆成 5 层:整体架构示意图：或新写法：负责：Prompt 模板化

【AI平台】- 基于大模型的知识库与知识图谱智能体开发平台结合LightRAG知识库的知识图谱智能体平台。一个集成LightRAG知识库和知识图的代理平台。构建LangChain v1 + Vue + FastAPI，支持DeepAgents、MinerU

LangChain 1.0 模型接口：多厂商集成与统一调用大语言模型 (LLM) 开发工程师 | 中国传媒大学 · 数字媒体技术（智能交互与游戏设计）CSDN · 个人主页 | GitHub · Follow

(LangChain实战12)：LangChain中的新型Chain之create_sql_query_chain在数据库操作中，SQL查询是核心技能，但对于非技术人员来说，SQL语法往往是个门槛。今天我们来探索LangChain中的一个强大工具——create_sql_query_chain，它能将自然语言转换为SQL查询语句，让不懂SQL的人也能轻松操作数据库。

爱吃羊的老虎

【大模型开发】学习笔记一：RAG & LangChain 实战核心笔记❌ 误区：以为是把 API Key 嵌进去，或者是简单的插入操作。✅ 正解：Embedding 是将**人类语言（文字）转化为计算机语言（向量/数字列表）**的过程。

LangChain 1.0 框架全面解析：从架构到实践大语言模型 (LLM) 开发工程师 | 中国传媒大学 · 数字媒体技术（智能交互与游戏设计）CSDN · 个人主页 | GitHub · Follow

LangChain Runnable组件重试与回退机制降低程序错误率01. Runnable 重试机制在 LangChain 中，针对 Runnable 抛出的异常提供了重试机制——with_retry()，当 Runnable 组件出现异常时，支持针对特定的异常或所有异常，重试特定的次数，并且配置每次重试时间的时间进行指数增加。