LangChain

前言：Agent 的"手脚"从哪来？ 做过 LangChain Agent 的朋友都知道，Agent 要真正能干活，得有"工具"。查数据库、发邮件、读文件、调 API——这些都得靠外挂工具来完成。 问

前言：没有评估的优化都是耍流氓 先问你一个扎心的问题： 大多数团队的现状是——靠感觉。产品经理拿几个 case 测一测，觉得"嗯，好像更准了"，然后就上线了。过两周有用户反馈某个场景退化了，回头查代码

前言：经典 RAG 的天花板 跑通了基础 RAG 的朋友，很快会遇到下面三种翻车场景： 场景一：简单问题也硬要检索 用户问"你好""1+1 等于几"——经典 RAG 不管三七二十一都要走一遍检索流程，

前言：为什么你需要 RAG？ 先聊一个真实场景。 前段时间老板甩给我一个需求： "做个 AI 助手，能回答公司内部文档的问题，比如报销流程、请假规定、技术规范。" 我第一反应是——直接调 GPT-4

LangChain 持久化对话记忆：从入门到生产级实践 一、为什么需要持久化对话记忆？ LLM 的无状态性是一把双刃剑。在单轮问答中没有问题，但在以下真实场景中，缺少记忆会让用户体验大打折扣： 客服机

LangChain 对接阿里云百炼的最小可运行 Demo。百炼平台支持的主流模型包括：qwen3.5-122b-a10b（旗舰推理）、qwen-max（高性能）、qwen-turbo（低延迟低成本）。