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RSS订阅原创 超详细RAG(小白必看)
Loader 负责把文件变成 Document。Splitter 负责把长文档切成适合检索的 chunk。Embedding Model 负责把文本转换成向量。Milvus 负责保存向量并进行相似度检索。Agent/ChatModel 负责根据检索上下文生成最终回答。RAG 不是“接上向量库就完成了”，真正影响效果的是文档解析质量、切分边界、嵌入模型、检索参数和回答约束。掌握这条完整链路后，就可以把课程资料、产品文档、企业制度和客服 FAQ 构建成可查询的私有知识库。
2026-08-25 22:20:33
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原创 最火的RAG知识(小白必看)
Loader 负责把文件变成 Document。Splitter 负责把长文档切成适合检索的 chunk。Embedding Model 负责把文本转换成向量。Milvus 负责保存向量并进行相似度检索。Agent/ChatModel 负责根据检索上下文生成最终回答。RAG 不是“接上向量库就完成了”，真正影响效果的是文档解析质量、切分边界、嵌入模型、检索参数和回答约束。掌握这条完整链路后，就可以把课程资料、产品文档、企业制度和客服 FAQ 构建成可查询的私有知识库。
2026-08-24 23:08:51
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原创 Langchain记忆(小白必看)
直接删除旧消息可能丢失姓名、偏好或任务背景。摘要策略会用模型将旧消息压缩后再保留近期消息。"请保留用户身份、偏好、未完成任务和重要结论，""并总结以下历史消息：\n{messages}"),],trigger：达到什么条件时生成摘要keep：摘要后保留多少近期消息model：负责生成摘要的模型summary_prompt：摘要时必须保留哪些信息可以使用成本较低的小模型生成摘要，主模型继续负责最终回答。Agent 默认不会跨 invoke 自动记忆。
2026-08-21 21:14:13
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原创 Langchain中间件(小白必看)
Node-style Hook 在生命周期的某个时间点执行一次，适合修改状态、记录日志或改变流程。Wrap-style Hook 把实际调用包在中间，既能处理调用前逻辑，也能处理调用后逻辑和异常。print("模型调用前")print("模型调用后")是真正执行模型调用的语句。如果不调用它，模型就不会被请求。同理，可以包裹工具执行，用于超时、重试、缓存、日志、权限检查和统一异常转换。Node-style：在某个时间点插入逻辑Wrap-style：完整包裹一次模型或工具调用。
2026-08-21 21:08:42
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原创 Langchain基础入门5(小白必看)
本文介绍了LangChain Agent的核心功能与实际应用。主要内容包括： Agent基础概念：Agent能自主决策是否/如何调用工具，相比普通大模型多了"决策-执行"循环 创建Agent： 可通过模型名称直接创建 也可传入自定义配置的模型实例 工具调用： 使用@tool装饰器定义工具 Agent能自动识别需求并调用相应工具 支持工具失败时的重试机制 行为控制： 通过system_prompt设置Agent角色 可指定Agent名称用于追踪 结构化输出： 支持ProviderStrategy（原生支持）
2026-08-20 22:55:04
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原创 LangChain基础入门4(小白必看)
摘要：本文介绍了LangChain如何通过with_structured_output()实现大模型的结构化输出，支持Pydantic、TypedDict、JSON Schema和dataclass四种方式。Pydantic适合数据校验，支持可选字段、枚举、嵌套结构等；TypedDict轻量，返回字典形式；JSON Schema跨语言通用；dataclass简洁易用。文中提供了各方法的代码示例，对比了它们的适用场景和特点，帮助开发者根据需求选择合适的数据结构约束模型输出。
2026-08-20 22:49:10
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原创 LangChain基础入门3(小白必看)
本文介绍了LangChain工具调用的完整流程和使用方法。主要内容包括： 工具调用的核心机制：大模型通过工具描述理解外部函数，由程序执行实际调用并返回结果 两种调用方式： 直接调用工具函数 通过模型bind_tools()间接调用 工具描述的四个关键要素： 名称应简洁明确 描述需清晰说明功能 参数说明需详细 类型和默认值设置 使用@tool装饰器转换普通函数为工具 复杂参数场景使用Pydantic定义校验规则 完整的消息流转过程：从用户提问→工具请求→执行→返回结果→生成最终答案 支持多工具绑定和选择调用
2026-08-14 22:19:24
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原创 LangChain基础入门2(小白必看)
本文介绍了LangChain中消息对象与提示词模板的使用方法。主要内容包括： 四种消息对象及其用途： SystemMessage：定义模型身份和规则 HumanMessage：表示用户输入 AIMessage：记录模型历史回答 ToolMessage：工具执行结果 多模态消息处理：通过content_blocks组织文字、图片等内容 ChatPromptTemplate模板： 使用from_messages()创建模板 通过变量替换管理动态内容 推荐替代手动拼接字符串的方式 文章通过实例代码展示了从基础消息
2026-08-14 22:05:25
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原创 LangGraph基础入门6(小白必看)
LangGraph 子图应用指南：模块化设计、状态管理与流式处理 本文深入探讨LangGraph子图的核心应用场景与技术细节： 模块化设计：子图将复杂Agent拆分为可独立运行、测试和复用的功能模块，父图负责整体流程编排，子图处理特定子任务。 两种集成方式： 节点函数中调用子图（灵活，支持字段转换） 直接注册子图为父图节点（简洁，需状态字段匹配） 状态管理策略： 每次调用独立（默认） 线程级持续状态（checkpointer=True） 无状态模式（checkpointer=False） 流式处理：通过su
2026-08-13 20:22:02
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原创 LangGraph 基础入门5(小白必看)
本文介绍了LangGraph的高级特性实战应用，主要包括流式执行、子图和六大Agent工作流设计模式。文章分为三个部分： 流式执行：讲解了stream()与astream()的适用场景，详细解析了7种stream_mode的区别（values/updates/messages/custom等）及其典型应用场景，如聊天机器人逐字输出、进度通知等。 子图应用：提出通过子图(Subgraph)解决复杂流程维护问题，介绍了两种子图嵌入方式（节点函数调用和直接作为父图节点），并比较了它们的适用场景和特点。 设计模式：
2026-08-13 20:12:15
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原创 LangGraph 基础入门4(小白必看)
本文摘要： LangGraph 提供三大实用能力支持 Agent 工程落地：中断机制（Human-in-the-loop）、工具调用和部署能力。中断通过 interrupt() 实现业务流程暂停，支持审批、编辑等场景，恢复时使用 Command(resume=...)。工具调用允许模型执行外部函数，需注意安全审批。部署方面，可通过 langgraph dev 启动本地服务，配合 LangSmith 进行调试。文章详细阐述了中断类型（动态/静态）、审批模式规范、工具调用流程，以及如何通过配置文件和 CLI 实
2026-08-12 21:07:42
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原创 LangGraph 基础入门3(小白必看)
本文介绍了 LangGraph 中的持久化机制与记忆管理，主要内容包括： 可恢复执行：通过检查点（Checkpoint）机制实现类似游戏存档的功能，允许从失败位置继续执行。 持久化机制：使用 Checkpointer 和 thread_id 保存图的运行状态，包括当前状态值、下一步节点、检查点ID等关键信息。 检查点实践： 使用 InMemorySaver 进行简单测试 通过 thread_id 区分不同会话 查看历史检查点（StateSnapshot）及其重要字段（values、next） 检查点生命周期
2026-08-12 21:03:21
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原创 LangGraph 基础入门2(小白必看)
本文介绍了LangGraph中的控制流机制，包括顺序结构、分支结构、Fan-in汇聚、MapReduce、循环结构等核心功能。顺序结构通过add_edge()或add_sequence()连接节点；分支结构分为静态分支（编译前确定路径）和动态分支（运行时决定），后者可通过Send动态分发任务或Command内部跳转。文章还探讨了条件分支路由、延迟节点执行、多分支汇聚等高级特性，并强调明确终止节点的重要性。这些控制流机制使LangGraph能够灵活处理复杂工作流，满足从简单线性到动态并行处理的各种需求。
2026-08-11 21:32:22
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原创 LangGraph 基础入门(小白必看)
这篇文章深入浅出地介绍了LangGraph框架的核心概念和使用方法。文章首先明确了LangGraph的定位——作为底层流程编排引擎，与上层的LangChain形成互补关系。然后详细解析了LangGraph的三个核心元素：State（共享状态）、Node（执行节点）和Edge（连接关系），并通过代码示例展示了如何构建一个最小化的LangGraph应用。 文章特别强调了State管理机制，包括三种状态定义方式（TypedDict、dataclass、Pydantic）和Reducer合并规则，解释了如何控制状态
2026-08-11 20:53:55
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空空如也
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