技术栈
langchain
董厂长
11 小时前
人工智能
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深度学习
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langchain
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llm
langchain :记忆组件混淆概念澄清 & 创建Conversational ReAct后显示指定 记忆组件
你提的这个问题非常精准,直击了 LangChain 模块化设计的核心!答案会让你对新版 LangChain 的设计有更深的理解。
敲键盘的小夜猫
16 小时前
人工智能
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python
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langchain
LLM复杂记忆存储-多会话隔离案例实战
导读:在多用户并发的对话系统中,会话隔离问题往往成为开发者面临的技术难题。当数千个用户同时与AI助手交互时,如何确保每个用户的对话历史完全独立,避免数据混淆和隐私泄露? 本文深入剖析了基于RunnableWithMessageHistory的多会话隔离技术方案。通过详细的代码实现和案例分析,展示了如何构建稳定可靠的会话管理机制。文章不仅提供了完整的技术实现代码,更重要的是揭示了会话隔离背后的核心设计思路——基于唯一会话标识符的隔离架构。 读者将学会处理智能客服系统中的数据混淆风险,掌握在线教育平台的个性化
王国强2009
20 小时前
langchain
LangChain 核心原理全解析 —— 拆解智能体系统的底层逻辑
在本篇中,我们将系统性梳理 LangChain 的核心模块与设计思想,包括 Chain、Prompt、LLM、Retriever、Memory、Agent、Tool 等构件,帮助你理解 Langchain-Chatchat 是如何构建一个模块化智能问答系统的。
大模型开发
21 小时前
程序员
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langchain
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llm
Java开发者LLM实战——使用LangChain4j构建本地RAG系统
由于目前比较火的chatGPT是预训练模型,而训练一个大模型是需要较长时间(参数越多学习时间越长,保守估计一般是几个月,不差钱的可以多用点GPU缩短这个时间),这就导致了它所学习的知识不会是最新的,最新的chatGPT-4o只能基于2023年6月之前的数据进行回答,距离目前已经快一年的时间,如果想让GPT基于近一年的时间回复问题,就需要RAG(检索增强生成)技术了。
王国强2009
1 天前
langchain
Langchain-Chatchat 项目全景介绍 —— 中文本地智能问答系统的未来范式
本系列第一篇,我们将从项目背景、目标定位、核心架构、使用场景出发,全面剖析 Langchain-Chatchat 项目的技术基础与应用潜力,为后续实战打下坚实基础。
聚客AI
1 天前
人工智能
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llm
📚LangChain与LlamaIndex深度整合:企业级树状数据RAG实战指南
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视频内容和资料,尽在聚客AI学院。本文首次公开结构化树状数据的RAG全链路优化方案,通过独创的路径感知混合嵌入算法和动态子树分块策略,成功在工业级场景中将召回率提升25-40%、延迟降低30-50%。我们将深度拆解七层优化架构:从智能节点文本化压缩、结构敏感的元数据设计,到LangChain与LlamaIndex的树状索引整合,并附可复用的Python核心代码。跟随文中的企业组织架构实战案例,您将掌握让LLM精确解析层级关系的关键技术矩阵,彻底激
ZWZhangYu
2 天前
数据库
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easyui
LangChain 构建向量数据库和检索器
随着大语言模型(LLM)在各类 AI 应用中不断普及,RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)逐渐成为提升回答准确率与上下文关联性的重要技术路径。
伊布拉西莫
3 天前
langchain
LangChain 全面入门
LangChain 是一个专门为 大语言模型 (LLM) 应用开发设计的开源框架,帮你快速实现: • 多轮对话 • 知识库问答 (RAG) • 多工具协同调用 (function calling / tool) • 智能体 Agent 自动决策任务链
AI大模型
3 天前
langchain
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agent
LangGraph官方文档笔记(七)——Agent的输入输出
LangGraph文档解释:github.langchain.ac.cn/langgraphjs…代理输入必须是一个包含 messages 键的对象,支持多种输入形式,且会自动转换为 LangChain 内部消息格式。具体格式如下:
AI大模型
4 天前
程序员
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langchain
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llm
LangGraph官方文档笔记(6)——时间旅行
在典型的聊天机器人工作流中,用户与机器人交互 1 次或多次来完成任务。在前面的部分中,我们看到了如何添加记忆和人在回路功能,以便能够检查我们的图状态并控制未来的回复。
是小王同学啊~
5 天前
python
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算法
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langchain
(LangChain)RAG系统链路向量检索器之Retrievers(五)
构建RAG系统:涉及的技术链路环节: 文档加载器->文档转换器->文本嵌入模型->向量存储->检索器统一接口:标准化检索流程,无论数据来源如何,最终输出Document对象列表。 多源混合检索:支持同时查询向量库、传统数据库和搜索引擎【提高召回率】 与VectorStore的关系:Retriever不直接管理存储,依赖VectorStore(如FAISS、Chroma)实现向量化与检索。 RAG中的角色:作为检索增强生成(RAG)流程的“数据入口”,为生成模型提供精准上下文
AIGC包拥它
5 天前
人工智能
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python
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langchain
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prompt
提示技术系列——链式提示
什么是提示技术?提示技术是实现提示工程目标的具体技术手段,是提示工程中的“工具库”。什么又是提示工程?
AI大模型
5 天前
程序员
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langchain
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llm
LangGraph官方文档笔记(4)——提示聊天机器人
Agent 可能不可靠,并且可能需要人工输入才能成功完成任务。因此,您可能希望在运行之前需要人工批准,以确保一切按预期运行。例如以下操作:
OpenAppAI
5 天前
langchain
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few-shot
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prompts
Few-shot Prompting(少样本提示)概念指南
提高模型性能最有效的方法之一是为模型提供您希望它执行的示例。在模型提示中添加示例输入和预期输出的技术被称为"few-shot prompting"(少样本提示)。这种技术基于《Language Models are Few-Shot Learners》论文。在进行少样本提示时,需要考虑以下几个方面:
余衫马
15 天前
langchain
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文本分割器
LangChain 文本分割器深度解析:从原理到落地应用(上)
LangChain 作为大语言模型应用开发框架,文本分割器是其核心组件之一,本文以此作为切入点,详细介绍文本分割的作用、策略、以及常见的文本切割器应用。考虑到篇幅过长,故拆分为上、中、下三篇,后续会在中篇介绍代码拆分与HTML拆分,下篇介绍基于语义拆分与TOKEN拆分。若存在任何内容上的遗漏或错误,恳请不吝赐教。
大千AI助手
17 天前
人工智能
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langchain
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config
LangChain执行引擎揭秘:RunnableConfig配置全解析
之前我们介绍过LangChain通过Runnable和LCEL来实现各个组件的快捷拼装,整个过程就像拼积木一样。 今天我们深入剖析Runnable接口的配置系统。
精灵vector
17 天前
python
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langchain
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llm
Agent的记忆详细实现机制
在之前的文章我们有讲过状态可以由 checkpointer 在图形执行的每一个步骤写入线程,从而实现状态持久性。而图形执行时这只是其中一个线程,但如果我们想跨线程保留一些信息怎么办?加入有一个聊天机器人,我们希望在机器人与该用户的所有聊天对话(例如,线程)中保留有关该用户的特定信息!这种情况下仅使用 checkpointer,我们无法跨线程共享信息。例如,我们可以定义一个 InMemoryStore 来跨线程存储有关用户的信息。像以前一样,我们只需使用 checkpointer 和新的 in_memory
少林码僧
18 天前
人工智能
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机器学习
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语言模型
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14.2 《3小时从零搭建企业级LLaMA3语言助手:GitHub配置+私有化模型集成全实战》
关键词:GitHub 仓库配置, 项目初始化, 目录结构设计, 私有化模型集成, 开发环境标准化本节将手把手完成 LanguageMentor 项目的仓库克隆、环境配置和初始化工作,构建支持 LLaMA 3 私有化部署的开发框架。
何双新
18 天前
缓存
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性能优化
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langchain
第3讲、LangChain性能优化:上下文缓存与流式响应实战指南
在复杂对话场景中,大型语言模型面临着响应延迟、重复计算、上下文管理等挑战。本文将详细介绍如何通过LangChain的上下文缓存和流式响应功能来优化性能和用户体验。
程序员阿超的博客
19 天前
人工智能
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langchain
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大模型
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spring ai
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langchain4j
Java大模型开发入门 (13/15):拥抱官方标准 - Spring AI框架入门与实践
到目前为止,我们整个系列的旅程都是在功能强大的LangChain4j框架上构建的。它就像一个装备齐全的“瑞士军刀”,为我们提供了构建RAG和Agents所需的所有底层和高层工具。