【学习各类API】 1. 🎯 为什么 2025 年你一定要会 LangGraph 维度 传统单一 Agent LangGraph 多 Agent 控制流 线性、易失控 图结构、循环/分支原生支持 状态管理 会话级记忆 持久化快照、可回溯 ...

【API术语解释】 LangChain 是一种用于优化语言模型应用和性能的新兴技术概念。它通过构建链式结构整合多种语言处理工具和技术，具有灵活性、扩展性和高效性等特点，在文本生成、语义分析、机器翻译等多个自然语言处理领域有着广泛的应用场景。其技术架构包括数据层、处理层和应用层，未来有望进一步发展和拓展应用范围，为自然语言处理技术的进步贡献力量。

【API解决方案】 本文介绍了如何使用DeepSeek R1、LangChain和Ollama构建一个端到端的生成式人工智能应用。首先，需要搭建开发环境，安装Ollama并选择合适的DeepSeek R1模型。接着，通过LangChain将DeepSeek R1与外部数据源连接，并构建提示链以实现上下文感知的交互。然后，利用Streamlit创建用户友好的界面，设计流畅的用户交互流程，并实现用户输入处理和响应生成。此外，文章还提供了优化应用程序性能的方法，如使用高性能硬件、多线程处理以及添加语音识别、多语言支持等高级功能。最后，强调了DeepSeek R1在多个领域的应用潜力，并鼓励开发者尝试新的应用场景。

【AI驱动】 2025 年，AI Agent 的发展已经从实验室走向大规模商用落地。从通用智能体到垂类助理，从开源框架到企业平台，一批兼具创新性与实用性的 AI Agent 项目正在重塑我们的生产方式。本文围绕 10 个爆款 AI Agent 应用，带你...

【AI驱动】 前言 随着大规模语言模型（LLM）和人工智能技术的快速进步，AI Agent（智能代理）正在从实验室走向企业实际应用。2025年，企业和开发者面临的最大难题之一是：应该选择通用型AI Agent架构，还是聚焦某一垂直领域的垂类AI Agen...

【AI驱动】 收藏它，下次面试官问“Agent和Chatbot有何不同”时，一张图+一段代码闭嘴！ 为何2025年非谈Agent不可 事件 冲击 OpenAI发布 Responses API 2025‑03 原生Function Call...

【日积月累】 通过结合LangChain与MCP，开发者可以克服AI Agent在获取数据时的挑战，实现与外部数据源的无缝集成。MCP作为一个通用接口，提供安全、可扩展的数据交换方式，支持客户端与服务器通信。利用其开源特性，开发者可以构建模块化连接器，促进互操作性。具体实现步骤包括创建虚拟环境、安装依赖、运行MCP服务器和客户端，从而增强AI Agent的上下文感知和记忆能力。

【日积月累】 一、简介 LangGraph是LangChain、LangServe和LangSmith系列的最新成员，旨在使用LLM构建生成式人工智能应用程序。请记住，所有这些都是独立的包，必须单独进行pip安装。 在深入学习LangGrap...

【日积月累】 前言 Chain（链）是LangChain框架的核心概念之一，通过将多个任务模块组合在一起，形成灵活的任务流，可以实现复杂的逻辑处理和自动化任务。在实际应用中，链式操作能够帮助我们高效地管理大模型的调用过程，使其不仅能够单步完成任务，...

【日积月累】 InternStudio (OpenAIDE)[1] 是面向算法开发者与研究员的云端集成开发环境。基于「容器实例」，「镜像中心」，「分布式训练」，「公开数据集」模块为用户提供 “算力、算法、数据” 深度学习模型训练三要素，让算法开发变得更简...

【日积月累】 一、前言 在之前的文章中，我们研究了如何使用LangChain结合大型语言模型（LLM）API来构建用户友好且直观的聊天机器人。现在，我们将探索一个新的Python包来进一步简化LangChain的实现。只需3-4行代码，我们就可以轻...

【日积月累】 随着大语言模型的不断普及，我们已经可以经常使用各类模型对文本进行高质量的文本总结。然而，大部分大语言模型接口都会对输入文本的长度有所限制，这个限制通常被称为"上下文窗口(context window)"。当需要总结的文本长度超过这个窗口时，...

【AI驱动】 本文介绍了如何利用Langchain和Ollama技术栈在本地部署资讯问答机器人，并结合RSSHub处理资讯。强调数据质量和大模型性能对RAG系统上限的影响，指出RAG虽能缓解大模型幻觉和信息滞后，但无法完全消除。本文为本地搭建RAG系统的用户提供实用参考。

【日积月累】 ChatPromptTemplate是Langchain中用于创建聊天模型提示的强大工具。通过使用ChatPromptTemplate，用户能够轻松地将多角色对话场景转化为模型输入，适用于初级程序员、产品经理和技术小白用户。本指南将带您从基础概念到实际应用，逐步掌握ChatPromptTemplate的使用技巧，帮助您在短时间内提升对聊天模型的理解和操作能力。

【日积月累】 Langchain Prompt Template 介绍：Langchain 通过 Prompt Template 提供了一种简化与大型语言模型交互的方法。Prompt Template 是一种模板化方法，用于生成动态、灵活的模型输入，包含语言模型指令和 Few Shot Examples。通过创建和应用 Prompt Template，可以提高生成效率和一致性。Few Shot Examples 通过提供上下文，提升模型响应质量。Langchain 的灵活性支持多变量和嵌套模板，适用于复杂场景，与大模型结合可生成高质量内容。