我和AI的成长

在LangChain中，ReAct Agent是一种基于"推理 - 行动（Reasoning - Acting）" 范式的智能代理，融合推理与行动的，以模拟人类在解决问题时的思维和行为模式。其工作流程

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上几篇内容介绍了基于RAG实现简单的知识库问答功能及优化，本篇文章基于原有功能做下输入内容的纠错。实现的功能是输入一段文字，从本地知识库中检索信息进行比对并提示其中的错误。 一、具体的功能实现    

当下这个快节奏的社会里，工作的压力如影随形，仿佛一座沉甸甸的大山，压得人喘不过气。每天奔波于公司与家之间，无休止的加班、堆积如山的任务，让人精疲力竭。职场上竞争激烈，复杂的人际关系、微妙的利益纠葛，又

2.问答优化 3.运行代码测试功能 增加了几个文档，从不同纬度描述了相关内容，如下图所示： 三、总结

上一篇介绍了接入大模型输出结果，实现了基本的问答功能。现有大模型都是基于公开资料训练的，搜索垂直专业领域的知识可能会出现问题。本篇文章会基于RAG实现简单的知识库问答功能。 一、RAG介绍 RAG（R

LangChain 是一个强大的开源框架，专为构建与大语言模型（LLMs）相关的应用而设计。通过将多个 API、数据源和外部工具无缝集成，LangChain 能帮助开发者更高效地构建智能应用。 一、环