LangChain v1.0 中间件详解：彻底搞定 AI Agent 上下文控制
LangChain v1.0 引入中间件机制，系统化解决上下文管理难题。通过模块化中间件，实现输入预处理、敏感信息过滤、工具权限控制等，提升Agent在生产环境的稳定性与可维护性。
构建时序感知的智能RAG系统：让AI自动处理动态数据并实时更新知识库
本文将构建一个端到端的时序智能体管道，实现从原始数据到动态知识库的转换，并在此基础上构建多智能体系统以验证其性能表现。
提升LangChain开发效率：10个被忽视的高效组件，让AI应用性能翻倍
本文将系统分析LangChain框架中十个具有重要价值但使用率相对较低的核心组件，通过技术原理解析和实践案例说明，帮助开发者构建更高效、更智能、更具适应性的AI应用系统。
使用 BAML 模糊解析改进 LangChain 知识图谱提取：成功率从25%提升到99%
本文将深入分析小型量化模型在 LangChain 提取任务中的性能限制，并展示 BAML 技术如何将知识图谱提取成功率从约 **25% 显著提升至 99% 以上**。
AI代理性能提升实战：LangChain+LangGraph内存管理与上下文优化完整指南
本文将深入探讨如何运用LangChain和LangGraph这两个构建AI代理、RAG应用和LLM应用的核心工具，系统性地实现上下文工程技术，以实现AI代理性能的全面优化。
LangChain-08 Query SQL DB 通过GPT自动查询SQL
LangChain的方式进行数据库查询，通过编写SQL对DB进行读取，并返回运行的结果，我们需要下载一个LangChain官方提供的本地小数据库，同时需要编写一段Chain来达到我们的目的。
LangChain——Embedding 智谱AI
Embedding嵌入创建一段文本的矢量表示。这很有用，因为这意味着我们可以考虑向量空间中的文本，并执行语义搜索之类的操作，在其中查找向量空间中最相似的文本片段。LangChain 中的基类Embeddings提供了两种方法：一种用于嵌入文档，另一种用于嵌入查询。前者采用多个文本作为输入，而后者采用
如何使用Langchain集成Kimi AI（Moonshot AI）
AI浪潮势不可挡，还不来试试看吗？
docker部署本地词向量模型
会先去下载 docker 镜像，然后运行容器。特别要强调的是：model 的路径可不是随便写的。在我的这个例子中，启动 docker 时，映射的路径是。，因此 model 的路径必须以/data 开头，不然的话是找不到模型的。，大家可以参考我的路径来调整 model 和 volume 变量的值。
基于LLM Graph Transformer的知识图谱构建技术研究：LangChain框架下转换机制实践
本文是LangChain的一个代码贡献者编写的文章，将对这些内容进行详细介绍，文章最后还包含了作者提供的源代码
LangChain 实战：零基础打造你的专属 AI 智能体
随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLMs）如GPT系列已成为推动AI应用创新的重要力量。然而，面对复杂的实际应用场景，单一的 LLM 往往力不从心。LangChain 作为一个强大的开源框架应运而生，它为开发者提供了一套灵活的工具和接口，即使不具备深厚的技术背景，也能轻松构建出满足特定需求的
LangChain（八）构建多Agent的AI系统-实战！
好久没有更新LangChian系列的文章了，最近一直在给我们的项目进行集成工作。代码集成、系统优化、多线程操作等等……交给一个算法工程师真的好吗……不得已恶补了一下这方面的知识，写了很多有关于系统集成、代码规范、多线程编程方面的文章。时至今日终于告一段落……针对项目中实际编写的有关多链路由多Agen
借助AI与LangChain：一键从Excel生成智能化跨平台自动化测试代码！
通过这些扩展，工具不仅能支持Android和iOS平台，还能生成复杂的用户操作，并能够生成详细的测试报告和实现数据驱动测试。这让自动化测试工具更灵活、更强大，同时满足了更多实际测试场景的需求。
使用 Langchain-chatchat 搭建 RAG 应用，并使用postman进行测试验证
LangChain-Chatchat (原 Langchain-ChatGLM)，一种利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。
使用Langchain-chatchat搭建RAG应用，并使用postman进行测试验证
Github地址：https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat LangChain-Chatchat (原 Langchain-ChatGLM)，一种利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一
为什么AI大模型连简单的加法都算不对？
这个问题引发了一个常见的现象，即大模型（如讯飞星火、Kimi等）在涉及简单的加法运算时，结果经常不准确。
【AI大模型】初识LangChain：功能强大的语言模型框架
LangChain由 Harrison Chase 创建于2022年10月，它是围绕LLMs（大语言模型）建立的一个框架，LLMs使用机器学习算法和海量数据来分析和理解自然语言，GPT3.5、GPT4是LLMs最先进的代表，国内百度的文心一言、阿里的通义千问也属于LLMs。LangChain自身
微软企业级 AI 框架 Semantic Kernel 详解，LangChain 最强替代
Semanic Kernel 是微软开源的一个轻量级的开源开发套件，它让你可以轻松构建 AI Agent，并将最新的 AI 模型集成到您的 C#、Python 或 Java 代码库中；它提供了一个简单易用的 API，可以连接到各种 AI 服务，例如 OpenAI、Azure OpenAI 和 Hug
快速入门指南: 使用LangChain的向量存储和检索器
准备好体验LangChain的魔力了吗？今天我们要探索的是向量存储和检索器抽象，这是LLM工作流中不可或缺的一部分。我们将揭开它们的神秘面纱，并看看它们如何帮助我们从数据库和其他数据源中检索数据，特别是在需要进行检索增强生成（RAG）时。这不仅是技术上的飞跃，也是让你的应用程序更智能、更高效的关键一
开源模型应用落地-LangChain实用小技巧-使用CacheBackedEmbeddings组件（九）
使用CacheBackedEmbeddings组件提升处理效率和数据可靠性
