本文主要介绍LangChain的简介、核心定位、核心组件、典型应用场景、常见基础API详解和推荐资料。

前言 本篇文章我们将基于Ollama本地运行大语言模型（LLM），并结合ChormaDB、Langchain来建立一个小型的基于网页内容进行本地问答的RAG应用。 概念介绍 先简单了解下这些术语： L

前言 最近推出的 DeepSeek R1 异常火爆，我也想趁此机会捣鼓一下，实现 DeepSeek R1 本地化部署并搭建本地知识库问答系统，其中实现的思路如下： 没错，在前后端开发中，我采取的和别人

LangChain是一个基于大语言模型用于构建端到端语言模型应用的框架，它提供了一系列工具、套件和接口，让开发者使用语言模型来实现各种复杂的任务，如文本到图像的生成、文档问答、聊天机器人等。

人在不断的驱赶下依然还有新的立足之地，这些新领地恰恰是技术延展出来的百年前的纺织工人的后代并不会接着做纺织，他可能是一名铁路工人。

LangChain是一个框架，用于开发由LLM驱动的应用程序。可以简单认为是LLM领域的Spring，以及开源版的ChatGPT插件系统。

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RAG实操教程: langchain+Milvus向量数据库创建你的本地知识库 本篇文章是 Milvus 向量数据库学习的总结篇，打造自己的知识库系统。 RAG是什么 RAG 是retrieval-a

MCP 是如何做到统一工具调用方式的？ MCP 客户端和 MCP Server 到底是怎么交互的？ 为什么有的 MCP 客户端支持所有模型，有的确不行？ 大家好，欢迎来到 code秘密花园，我是花园老