langchain

大模型铲屎官

玩转 LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战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 LangChain Memory 模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖 03-全面掌握 LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南 04-玩转 LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战

玩电脑的辣条哥

怎么使用langchain和ollama自己简单开发搭建一个本地有记忆的大模型?langchainollama怎么使用langchain和ollama开发搭建一个本地有记忆的大模型?

langchain4j执行源码分析要做大模型应用，不可避免会接触到langchain，但是langchain本身使用py实现，对于java用户上手体验不是很友好。继而出现了java版的langchain，即langchain-4j。这里我们用脑图分析一下其执行源码。

使用LangChain、CrewAI、AutoGen搭建数据分析Agent数据分析智能体能自动开展分析任务、执行代码，还能对数据查询做出自适应回应。LangGraph、CrewAI 和 AutoGen 是构建此类人工智能智能体的三大热门框架。本文运用并对比这三个框架，来构建一个简易的数据分析智能体，看看它们在实际应用中的表现究竟如何。

weixin_30777913

Python的Langchain库的功能及实现代码Langchain是一个强大的Python第三方库，在自然语言处理等领域应用广泛，具有以下具体功能：语言模型交互

LangChain 学习笔记在大规模语言模型（LLMs）领域取得突破性进展后，LangChain应运而生。它提供了一套强大且灵活的功能，旨在支持围绕LLMs核心构建各种创新工具。 LangChain降低了AI应用开发的门槛。

背太阳的牧羊人

用于与多个数据库聊天的智能 SQL 代理问答和 RAG 系统（2） —— 从 PDF 文档生成矢量数据库 (VectorDB)，然后存储文本的嵌入向量从 PDF 文档生成矢量数据库 (VectorDB)，然后存储文本的嵌入向量。它结合了多个工具和库（如 langchain, PyPDFLoader, 和 Chroma）来处理文档，并将其转换为嵌入形式，以便用于基于向量的检索任务。以下是代码逻辑的详细解释：

小码农叔叔

【大模型】百度千帆大模型对接LangChain使用详解目录一、前言二、LangChain架构与核心组件2.1 LangChain 核心架构2.2 LangChain 核心组件

背太阳的牧羊人

使用 SQL 和表格数据进行问答和 RAG（7）—将表格数据（CSV 或 Excel 文件）加载到向量数据库（ChromaDB）中将表格数据（CSV 或 Excel 文件）加载到向量数据库（ChromaDB）中。这里定义的类 PrepareVectorDBFromTabularData，它的主要功能是读取表格数据文件到DataFrame中、生成嵌入向量、并将这些数据存储在向量数据库的集合中，同时对注入的数据进行验证。

背太阳的牧羊人

使用 SQL 和表格数据进行问答和 RAG（6）—将指定目录下的 CSV 或 Excel 文件导入 SQLite 数据库将指定目录下的 CSV 或 Excel 文件导入 SQLite 数据库。以下是详细代码逻辑：该类包含三个主要方法：

背太阳的牧羊人

使用 SQL 和表格数据进行问答和 RAG（4）— 使用 SQL 与 CSV 数据交互从泰坦尼克号数据集创建一个测试 SQL 数据库。推荐使用 SQL 与 CSV 数据交互，因为与任意 Python 相比，它更容易限制权限和清理查询。

利用 LangChain 构建对话式 AI 应用随着人工智能技术的快速发展，对话式 AI 已成为现代应用的核心部分。在构建智能客服、虚拟助手以及交互式学习平台时，一个强大且灵活的框架显得尤为重要。本文将深度解析 LangChain 这一框架的功能及实际使用，帮助开发者快速上手。

进军AI大模型-Langchain程序部署执行命令使用python性能最好的fastapi框架request: http://localhost:8000/chain/demo01/invoke

大模型 LangChain 开发框架-初探LangChain 是一个强大的由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序开发框架。它的核心价值在于提供了标准化组件接口、高效的任务编排能力以及可观察性和评估机制。通过这些特性，LangChain 有效地屏蔽了大模型开发中底层模型 API 的差异，为开发者提供了一种便捷且统一的任务编排范式，类似于 Spring 框架为 Java 开发带来的便利性和规范性，极大地简化了基于大语言模型的应用开发流程。

曼城周杰伦

自然语言处理:第八十三章 Prompt格式到底多重要？本人项目地址大全：Victor94-king/NLP__ManVictor: CSDN of ManVictor

【AI大模型系列】AI Agent与LangChain框架介绍（七）目录一、什么是AI Agent二、什么是LangChain三、LangChain的重要模块3.1 Model I/O（模块输入输出）

AI大模型_学习君

基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库本文基于InternStudio 算力平台利用 InternLM 和 LangChain 搭建知识库。

【LLM】Langflow 的简单使用(PS：爆肝整理，请不要吝啬你的点赞和收藏。)什么是 Langflow ？Langflow 是一种用于构建多智能体和RAG应用的可视化框架。它提供了个无需编码的 AI 生态系统，能够无缝集成各种常用工具和技术栈。Langflow 以 Python 为基础，非常灵活，支持多种大型语言模型(LLM)和向量存储。

爱学习的小道长

Langchain Chat Model 和 Chat Prompt TemplateChat Model 不止是一个用于聊天对话的模型抽象，更重要的是提供了多角色提示能力（System,AI,Human,Function)。 Chat Prompt Template 则为开发者提供了便捷维护不同角色的提示模板与消息记录的接口。

我爱学Python!

使用OpenAI、LangChain、MongoDB构建一个AI agentLangChain真是好起来了。24年中的时候用LangChain V2差点把我气死，现在V3用起来开始真香了~