langchain

你有没有遇到过这种情况？ 你让大模型“返回一个包含 name、core、useCase 的 JSON”，结果它回你： 这根本不是 JSON！ 你没法直接 JSON.parse，更别提在前端渲染了。 那

我们常把大模型比作“聪明的嘴”——它能说会道，但不能做事。 比如你问：“北京今天天气怎么样？” 它可能会凭记忆瞎猜，或者直接回答：“我不知道。” 但如果我们能让它调用一个真实的天气接口呢？ 答案就不再

你有没有遇到过这样的场景？ 是不是很无奈？ 其实不是 AI “笨”，而是它天生没有记忆——每次对话都是“第一次见面”。 那怎么办？ LangChain 给出的答案是：别指望它记性好，咱们自己给它配个“

在上一篇文章中，我们学会了用 PromptTemplate.pipe(model) 构建一条简单的 AI 工作流。 现在，假设你已经成功创建了两条独立的链： 看起来一切顺利。 那么，如果你想把它们连起

你有没有试过这样写一个AI功能？ 看起来很简单对吧？ 但问题很快来了——如果我想把“闭包”换成“原型链”，是不是得重新拼整个字符串？ 如果我还想控制回答长度、语气、格式……是不是得在 content