Loop Engineering 和 Graph Engineering 上周突然听到一个新的名词--Loop Engineering。然后趁着周末我研究一下。结果一研究

RAG智能客服7天实战：分块切断答非所问、ada-002中文召回仅62%、FAISS OOM、LLM幻觉编功能……从文档预处理到混合检索+重排序，召回率冲到95%，附完整可复制代码。

前言 直接用大模型问《天龙八部》武功、人物，经常乱编剧情、混淆人物，这是通用LLM的天生短板——训练数据有截止时间，没有私有文本记忆。 今天用Node.js完整落地一套端到端RAG知识库，把EPUB武

为什么需要向量数据库？ 在 RAG 系统中，我们通常需要将外部知识库（如文档、网页）切分成片段，并通过嵌入模型（Embedding Model）将每个片段转换为高维向量。当用户提问时，同样将问题转为向

AI Agent 开发实战（十一）：Multi-Agent 协作编排 一、为什么需要 Multi-Agent？ 单个 Agent 的局限： Multi-Agent 的核心思想：拆职责、专精化、可组合。

28 个斜杠命令5 层架构，从来源注册到优先级分发，智能体的命令体系远不止 if-else 那么简单。本文拆解生产级智能体的命令系统，帮你理解生产级智能体在“交互效率”和“系统安全”之间合理设计。

前言 LangChain 作为一个2022就已经开源的框架，在设计上也是满足当时的需求，在大模型还没有那么强的时间点，AI能执行一个线性的流程就已经能满足了人们的想象和期待了。 时间再回到今天，在大模

前言 上一章了解了RAG，使得AI拥有了检索知识库的能力，这一章终于要触摸到LangChain框架的核心————LCEL。 如果你也和我一样好奇LangChain的名字有什么含义，这一章就能得到答案了

引言 想象一下，你正在和一个 AI 助手聊天。你告诉它你的名字叫“小王”，然后关闭了页面。第二天你重新打开对话，问它“你还记得我叫什么吗？”——如果它一脸茫然地回答“我不知道”，你是不是会觉得有点失望

一、为什么需要设计模式 没有设计模式的 Agent 是什么样的？ 设计模式解决的核心问题：如何让 Agent 的推理过程更可靠、更可追溯、更可纠错。 二、ReAct 模式：推理 + 行动 2.1 核心

OpenClaw、Claude Code 等 Agent 为什么都选择 Node.js？ 作者：吴佳浩 撰稿时间：2026-3-16 最后更新：2026-3-17 目录 什么是 AI Coding A

在 LangChain 的开发流程中，模型调用结果解析（Output Parsers） 是至关重要的一环。 大模型生成的原始输出通常是长篇文本或特定的对象（如 AIMessage），但在实际业务中，我

很多同学刚接触 LangChain 时，都会有点懵： 文档里一堆 Chain、Agent、RAG、Memory，根本不知道从哪下手。 其实 LangChain 的架构，和前端框架挺像的。 只要你把它当

本文先讲清楚底层采样原理，再通过 LangChain 完整代码演示两套模型链路：创意生成链路 & 严谨写实链路，带你在业务里可控地驾驭大模型随机性。 一、大模型是怎么生成文本？核心：预测下一个词 大模

在 LangChain 构建的 RAG（检索增强生成）应用中，**向量存储（Vector Stores）和检索（Retrieval）**是紧密相连的两个阶段。 简单来说：向量存储是“把书放进图书馆并编

在 LangChain 的世界里，智能体（Agents） 是最令人兴奋的高级特性。如果说“链（Chains）”是预先设定的“流水线”，那么“智能体”就是一个拥有决策权的“虚拟员工”。 一、 什么是智能

说出来你可能不信，核心逻辑其实就一个循环。剩下的全是细节坑。 先把最核心的问题想明白：大模型为啥需要 Tool？ 说实话最开始我对 Tool 这个概念挺模糊的。不就是大模型吗，怎么还需要调用工具？ 后

核心结论（金字塔塔尖） Agent 的本质是给 LLM 补上它天生缺失的五种能力——Memory、Tool、RAG、MCP、Skills——从而把一个"只能聊天的大脑"变成一个"能记住上下文、能动手执

MCP (Model Context Protocol) 是由 Anthropic 推出的新标准，旨在统一大模型与外部数据、工具之间的连接方式。在 LangChain 中集成 MCP 工具，可以让你轻