本文介绍了基于LangChain1.0开发多模态RAG系统的核心架构，通过前后端分离架构，构建支持文本、图像、音频和PDF处理的四大功能模块。同时编写测试智能问答基础模块的开发工作，为后续扩展打下基础

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评估（Evaluations）是衡量大模型应用程序性能的一种量化方式。LLM 的行为可能存在不确定性，即便对提示词、模型或输入做出微小调整，也可能对结果产生显著影响。而评估能够提供一种结构化方法。

一旦我们训练好了 LLM，它就会有一些用于文本生成的模型权重。向量数据库在这里扮演什么角色呢？让我解释一下矢量数据库如何帮助 LLM 生成更准确、更可靠的结果。

传统RAG（检索增强生成）依赖向量化检索，流程复杂且资源消耗大。而Agentic RAG提供了一种更轻量的替代方案——无需向量化，仅需结构化内存数据库即可实现高效检索+生成。

大模型虽然强大，却难以获知你单位的内控制度、你部门的规章细则，更别提最新的制度更新或地区特有的专业术语。

今天给大家推荐的这个项目，使用Unsloth训练自己的R1模型，就是一个端到端的 强化学习 推理模型训练实践，不仅跑得通，还跑得快。

作为一个对 LLM 工作原理很感兴趣，但又常常被各种零散教程绕晕的人，我读完 Sebastian Raschka 的《从零构建大模型》之后，其实挺松一口气的。

通过对比主流框架并深入剖析LangGraph的图结构与状态管理机制，我们展示了如何构建具备记忆、工具集成和人机协同能力的复杂系统。

作为一名AI从业者，亲测后发现它不仅是一个可落地的项目，更是入门大模型训练的绝佳教程。今天就带大家手把手体验这个“大道至简”的实战过程。

本篇为理论篇。 1. 引言 Agentic框架通过使自主系统能够动态感知、推理和行动，彻底改变了AI领域。本节将探讨Agentic框架的核心概念，并阐述开源解决方案对现代AI开发创新和扩展的重要性。

从代码规范到智能体开发：构建面向未来的工程思维 在软件工程的演进长河中，我们正站在一个关键的转折点上。一方面，基础的编码规范和工程素养依然是开发者安身立命之本；

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LangChain 1.0 核心升级包括： create_agent、标准化接口及精简包结构。智能体开发从“原型玩具”迈向“生产级框架”，create_agent 通过中间件和结构化输出提升开发上限

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论文类文档是 RAG 应用中最具挑战性的解析类型之一。 与普通 pdf 或 ppt 不同的是，paper 通常包含复杂的版面结构：摘要、公式、表格、参考文献等，且跨且跨页、双栏、脚注等情况极为常见。

LangSmith提供用于开发、调试和部署大型语言模型（LLM）应用程序的工具。它能帮助你在同一个平台中完成请求追踪、输出评估、提示词测试以及部署管理等操作。

Custom 中间件是 LangChain Agent 最强大的扩展机制，让开发者能够在 Agent 执行的任何关键点插入自定义逻辑。