LangChain学习篇
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LangChain学习篇
alonewolf_99
一个人没有钱,可以通过劳动去赚;没有经验,可以通过实践去总结;没有阅历,没有社会关系,可以一步步积累。这些都不足令人畏惧,但是,没有方向感才是最要命的。没有方向我们就不知自己走向哪里,所有的努力都会缺乏一个标准,我们会处于混沌与盲目的状态之中。找到方向,远比努力奋斗更重要。
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LangChain之ReAct 范式详解
ReAct范式是LangChain中实现动态任务执行的核心框架,通过"推理-行动-观察"的闭环循环,使大语言模型突破静态文本生成限制。该框架结合思维链和工具调用能力,有效解决知识滞后和长任务处理两大痛点。LangChain通过Agent、Tool等组件封装ReAct逻辑,提供9种交互模式,涵盖从基础计算到复杂对话等场景。最佳实践包括精准工具描述、规范Prompt模板和完善错误处理。尽管存在推理漂移等局限,但ReAct仍是实现LLM动态环境交互的关键范式。原创 2025-11-04 01:56:08 · 764 阅读 · 0 评论 -
LangChain篇
LangChain是一个开源框架,用于开发基于大型语言模型(LLM)的应用程序。其核心思想是将LLM作为推理引擎,通过模块化架构连接外部数据、工具和记忆功能,构建复杂应用。主要特点包括: 六大核心模块: Models:统一接口支持不同LLM Prompts:提示模板管理 Indexes:实现RAG(检索增强生成)架构 Memory:对话状态管理 Chains:任务流程编排 Agents:智能决策调度工具 技术优势: 支持复杂任务分解和多工具协同 提供LCEL表达式语言简化开发 完整工具链包括LangGrap原创 2025-11-04 01:00:43 · 849 阅读 · 0 评论
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