当LangChain成为技术债：你的AI架构还撑得过明年吗？ 引言 在过去的18个月里，LangChain无疑成为AI工程领域的耀眼明星——GitHub星标爆炸性增长、开发者峰会座无虚席、各种基于La

LangChain帝国裂变：轻量化 vs 企业级 vs 垂直专精，四大框架技术霸权争夺战 随着大模型应用分层化趋势加剧，LangChain的"大而全"架构已非唯一选择。本文基于技术架构特性，对比分析四

从控制流到组合流，深入理解 LangChain 如何用 Runnable 和 LCEL 重塑 LLM 应用的执行方式。

RAG与MCP：AI大模型进化的黄金双翼 引言： 在大型语言模型（LLM）日臻成熟的今天，如何突破其固有限制成为关键议题。检索增强生成（RAG）与多模态上下文处理（MCP）技术正成为驱动大模型能力跃升

LangChain 就出现了，它可以帮助开发者把模型调用、提示词管理、记忆模块、外部工具调用等等模块标准化，不同的模块可自由组合。

在上一篇文章中，我们系统地了解了 LangChain 是什么、能做什么、核心模块有哪些，现在你可能有以下疑问： 项目环境该怎么搭建？ 各个包之间有什么依赖关系？

一、LangChain 基本理论与架构 1.1 核心设计思想 LangChain 通过模块化组件连接大语言模型（LLM）与外部系统，解决LLM的三大局限： 无状态性：通过 Memory 管理上下文 知

一、LangChain搜索工具实战：集成DuckDuckGo实现实时信息查询 核心场景：解决大模型知识滞后问题，通过搜索引擎获取实时信息 1.1 基础集成方案 1.2 高级配置（含元数据过滤） 1.3

详细介绍LangChain如何高效串联搜索、记忆与工具调用功能，实操Prompt设计、Agent构建与决策链路，快速打造智能、高效、灵活的自动化AI工作流

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

本章内容包括： 什么是智能代理式RAG（Agentic RAG） 为什么我们需要智能代理式RAG 如何实现智能代理式RAG 在前面的章节中，我们已经了解了如何使用不同的向量相似度搜索方法找到相关数据。

- 上下文工程正成为AI辅助开发的核心技能，其“动态信息编排”能力将重塑人机协作边界。 - 开发者需掌握工具链（如LangGraph管理状态）、理解信息压缩策略，以应对更复杂的系统需求

LangChain：让语言模型成为你的应用逻辑组件 近年来，OpenAI、Anthropic 等公司的模型不断刷屏，但如果你是一名开发者，真正的问题是：我怎么把这些能力稳定、系统地接入到我的产品中？

在本章中，我们将开始探索如何将 Haystack 与 Neo4j 集成，结合大语言模型（LLMs）和图数据库的能力，构建一个 AI 驱动的搜索系统。Haystack 是一个开源框架，支持开发者利用现代

上一章中，我们探讨了大型语言模型（LLMs）的演进及其如何改变了生成式人工智能（GenAI）的格局，同时也讨论了一些其存在的缺陷。本章将介绍如何通过检索增强生成（Retrieval-Augmented

在前几章中，我们了解到知识图谱作为一种变革性工具出现，提供了一种结构化方式连接多样化的数据点，支持更智能的搜索、推荐和推理能力，应用范围广泛。 知识图谱擅长捕捉实体间复杂关系，是需要深度上下文理解的应

人工智能（AI）正从小众和专业领域逐渐走向大众，更加易于使用，能够辅助日常任务。其中最典型的例子便是生成式人工智能（Generative AI，简称 GenAI）的爆发式发展。近年来，GenAI 以其

在上一章中，我们了解了什么是RAG，以及如何结合大型语言模型（LLMs）实现一些简单的RAG流程示例。本章将聚焦于知识图谱的概念，以及图结构如何提升检索增强生成（RAG）的效果。我们将探讨如何构建知识

LangChain 已不是一个简单调用 LLM API 的 SDK，而是一套有系统设计、可维护、可实践、可扩展的 LLM 应用平台架构。