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18. LangChain分布式任务调度：大规模应用的性能优化2025年某全球客服系统通过LangChain分布式改造，成功应对黑五期间每秒12,000次的咨询请求。本文将基于LangChain的分布式架构，详解如何实现AI任务的自动扩缩容与智能调度。

19. LangChain安全与伦理：如何避免模型“幻觉“与数据泄露？2025年某金融机构因AI客服泄露用户信用卡信息被罚款2300万美元。本文将基于LangChain的安全架构与Deepseek-R1的合规实践，揭示如何构建既强大又安全的AI系统。

REST API、FastAPI与Flask API的对比分析以下是关于REST API、FastAPI与Flask API的对比分析，涵盖架构设计、性能表现、开发效率等核心维度：

阿里云 OpenManus 实战：高效AI协作体系版权声明：本文为原创，遵循 CC 4.0 BY-SA 协议。转载请注明出处。在多智能体（Multi-Agent）系统日益成为AI发展主流的背景下，阿里云推出的 OpenManus，作为一款针对复杂任务自动化处理的多智能体良好平台，为实际应用落地提供了颇具吸引力的解决方案。

17. LangChain流式响应与实时交互：打造“类ChatGPT“体验2025年某在线教育平台的AI助教引入流式交互后，学生平均对话轮次提升3.2倍，完课率提高47%。本文将基于LangChain的异步流式架构，揭秘如何实现毫秒级响应的自然对话体验。

本地大模型编程实战(29)查询图数据库NEO4J(2)上一篇文章用大语言模型LLM查询图数据库NEO4J(1) 介绍了使用GraphQACypherChain查询NEO4J。用它实现简单快捷，但是不容易定制，在生产环境中可能会面临挑战。

LangChain Agent核心解析：Zero-Shot-ReAct策略实现与实战指南在LangChain的Agent框架中，zero-shot-react-description 是一种预定义的Agent类型，它结合了Zero-Shot（零样本学习）和 ReAct（推理+行动）策略，主要用于根据工具的描述动态选择和执行工具，无需依赖预先提供的示例（即不需要训练数据或上下文示例）。以下是其核心特点和工作原理：

【自然语言处理与大模型】LangChain大模型应用框架入门①单独为LangChain花大概五篇文章的内容，来和大家一起入门LangChain，这是第一篇重点放在，了解 LangChain 是什么、它的主要用途以及核心模块。了解 LangChain 的设计哲学：链式调用、模块化、可扩展性。安装并学习其中的一个组件：模型组件。

PocketFlow：一个 100 行代码实现的极简主义 LLM 框架在大语言模型(LLM)应用开发日益复杂的今天，PocketFlow 以其极简的设计理念脱颖而出。它仅用 100 行代码，就实现了一个功能强大的 LLM 框架，让我们一起来探索这个精巧的工具是如何重新定义 AI 应用开发的。

基于 RAG 的 Text2SQL 全过程的 Python 实现详解，结合 LangChain 框架实现自然语言到 SQL 的转换什么是RAG一、核心流程：三阶段协同 RAG的核心流程分为检索（Retrieval）、增强（Augmentation）、生成（Generation）三个阶段，形成“检索→知识整合→生成”的闭环。

基于LangChain与Neo4j构建企业关系图谱的金融风控实施方案，结合工商数据、供应链记录及舆情数据，实现隐性关联识别与动态风险评估以下是基于LangChain与Neo4j构建企业关系图谱的金融风控实施方案，结合工商数据、供应链记录及舆情数据，实现隐性关联识别与动态风险评估：

DeepSeek 大模型 + LlamaIndex + MySQL 数据库 + 知识文档实现简单 RAG 系统以下是一个使用 DeepSeek 大模型（假设为一个高性能的中文大模型）、LlamaIndex、MySQL 数据库和知识文档实现简单 RAG（检索增强生成）系统的完整示例。该示例将涵盖从数据准备到最终响应生成的全过程，并附带详细代码和注释。

《Learning Langchain》阅读笔记8-RAG（4）在vector store中存储embbdings与专门用于存储结构化数据（如 JSON 文档或符合关系型数据库模式的数据）的传统数据库不同，vector stores处理的是非结构化数据，包括文本和图像。像传统数据库一样，vector stores也能执行创建、读取、更新、删除（CRUD）以及搜索操作。

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Text2SQL零代码实战！RAGFlow 实现自然语言转 SQL 的终极指南在企业大模型应用方面，Text2SQL一直是应用热点。大家都希望小嘴一张，就完成一系列数据提取和分析工作。

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LangChain4j快速入门(一)LangChain4j 的目标是简化将大语言模型（LLM - Large Language Model）集成到 Java 应用程序中的过程。

Langchain coercion简介在LangChain框架中，Coercion（强制转换）是LCEL表达式语言的核心机制之一，它通过自动化类型转换简化了链式组件的组合过程。这种机制允许开发者用更简洁的语法实现复杂的逻辑流，同时保持代码的可维护性和扩展性。

使用 LangChain + Higress + Elasticsearch 构建 RAG 应用RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索与生成式大语言模型（LLM）的技术。它的核心思想是：在生成模型输出内容之前，先从外部知识库或数据源中检索相关信息，然后将这些信息作为上下文输入给生成模型，从而提升生成内容的准确性、时效性和相关性。

LangChain框架入门系列(5)：MemoryChain（链）是LangChain框架中多个执行模块的一种组合。它可以把多个操作（如 LLM 调用、文本处理、工具调用等）连接起来，形成一个完整的任务处理流水线，使得整个 AI 应用开发更加模块化、可复用、易扩展。而且，多个 Chain 之间还可以组合成更复杂的流程。

LangChain框架入门系列(3):数据连接现在的通用大模型其实是没有处理用户特定数据的能力的，很多场景下，基于这些通用大模型的应用经常需要用到模型中没有的数据，而这些数据并不属于模型的训练集。针对这种情况，LangChaint提供了一些列的工具可以从各种数据源中加载新的数据，转换数据，存储数据以及访问数据。主要有以下几种组件

LangChain框架入门系列(2)：Hello LangChain我们在以前学习任何语言第一个入门小demo都是写一个Hell World！，同样我们在学习LangChain框架的时候，也以输出一个“Hell World！”作为我们的入门demo案例