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langchain开发指南
鑫_Dev
创建于2025-12-30
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LangChain 第五篇 工具调用的两种核心方案:Agent 与 Tool Calling 深度对比
在 LangChain 的生态中,当我们需要让大模型完成查数据库、调用外部接口这类任务时,核心逻辑其实高度统一:让模型决策 “是否使用工具、使用哪款工具、传入什么参数”,但绝不是模型直接执行工具操作
LangChain 第四篇:多轮对话实践 RunnableWithMessageHistory + PostgreSQL
这一篇将基于一个完整的多轮对话流程,从零梳理:RunnableWithMessageHistory 到底做了什么 使用 PostgreSQL或其他数据库进行持久化存储 多用户会话隔离
LangChain 第三篇:管道(Runnable)核心用法详解
这一篇将围绕 Runnable 的实际使用方式 展开,重点放在: 常见 Runnable 类型的用法、如何自己封装 RunnableLambda、如何构建分支(RunnableBranch
LangChain 第二篇:RAG从文档加载到检索增强生成
这一篇将基于一个最小可用、但工程上完整的 RAG 流程,从零梳理: Document ->文档切分 -> 向量存储与检索 ->压缩/重排序 ->接入大模型
LangChain 第一篇:AI调用
这篇文章涵盖 LangChain 的核心技术点,包括: Prompt 模板构建、大模型调用(LLM)、 输出解析、 链组合(Chain) 通过一个完整示例,你可以实现从基础问答到多轮智能对话的应用。