lcel

装不满的克莱因瓶

学习 LCEL 表达式：降低 LLM 应用开发难度目录一、前言二、什么是 LCEL三、为什么需要 LCEL四、LCEL 的核心语法五、第一个 LCEL 示例

LangChain 实践4： 7个人AI助手全栈项目：完整拆解+分阶段开发指南本项目是一个从零搭建的全栈AI实战项目，覆盖大模型应用开发全链路核心技术。下文结合项目整体架构、功能模块与落地流程，拆解出7个递进式开发阶段，按照规划逐步开发，即可完成从本地调试到线上部署的完整流程。

LangChain 实践2 增强版智能知识库&结构化输出问答器知识点：语义分块、MMR去重、上下文压缩、多向量检索（摘要/假设问题）、Self-querying元数据检索

LangChain 实践极简个人知识库问答机器人&自定义大模型封装+通用对话链内容：Model I/O、Prompt/OutputParser、自定义LLM/ChatModel、RAG全链路、多向量检索、Self-querying、MMR、结构化Agent、Function Call Agent

LangChain：自定义模型・RAG 检索・Agent 原理笔记项目文件夹：llmsLangChain开发入门教程：：llms/langchain_tutorialLLM训练：llms/train

Java后端的Ai之路

当大模型开始“水土不服“：从通才到专才的进化论——Fine-tuning 企业级实战全攻略对了，分享一个我最近常看的AI人工智能入门学习渠道，讲得挺有章法的，不端着也不故弄玄虚。不感兴趣划走就行，感兴趣的可以自己去验证一下。

LangChain 之 LCEL表达式语法AI大模型工程师-应用篇系列目录： ├── LangChain │　├── 提示词模板、对话管理与结构化输出核心用法 │　├── LCEL 表达式语法（本文） │　└── 多模态聊天机器人实战 ├── Embedding │　└── Embedding 与向量数据库简单应用——从文本向量化到 RAG 检索增强生成 ├── LangGraph │　└── 工作流与 Agent 开发（即将发布） └── MCP 　　└── 协议与 Agent 通信实战（即将发布）

无聊的小坏坏

LangChain 新范式：从 LCEL 到流式对话摘要：本篇作为系列开篇，将带你从零认识 LangChain，了解它如何简化大模型应用开发。我们将重点掌握 LangChain 的“现代语法”——LCEL，并手写第一个支持流式输出的对话应用。

学习 LangChain 的 LCELLCEL(LangChain Expression Language) 可以轻松地从基本组件构建复杂的链，并支持开箱即用的功能，例如流式传输、并行性和日志记录。

我是有底线的