【五.LangChain技术与应用】【13.LangChain与智普大模型接入：行业领先的AI整合】

已于 2025-03-10 20:41:03 修改
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分类专栏： 《2025大模型学习：从入门到实战的 AI 进阶之旅》 文章标签： 人工智能 langchain AI开发新范式 增强生成检索 LangChain智普大模型 LangChain 整合 DeepSeek
于 2025-03-05 21:33:48 首次发布
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当LangChain遇到智普大模型：拆解一个AI整合的超级方案

最近半年，我一直在跟几个创业团队合作搞AI落地项目，发现一个特别有意思的现象：现在企业想用大模型干点实事，最大的痛点反而不是模型本身的能力，而是怎么把模型"塞"进现有系统里，还要塞得优雅、塞得高效。这时候有个叫LangChain的框架突然就火起来了，特别是他们最近跟智普大模型的深度整合方案，简直像给企业级AI应用开了条VIP通道。

今天咱们就掰开揉碎了聊聊，这个组合到底强在哪，为什么说它是当前最靠谱的AI整合方案，以及怎么把它玩出花来。

一、先搞明白LangChain到底是个什么角色

很多人第一次听说LangChain，以为是某个新的大语言模型，其实完全不是。你可以把它想象成AI世界的"万能适配器"——专门解决大模型落地时的三大尴尬：

  1. 对话记忆金鱼症：普通大模型聊两句就失忆，LangChain能自动维护对话上下文
  2. 专业领域智障症<
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1. LangChain4j 之入门基础(简单易学)
gorgor在码农
07-08 2457
不知道的朋友，可以看我一下两篇文章。
7.使用 One-API 统一Ai api调用
gorgor在码农
07-21 1951
当我们对接LangChain4j的时候，面对复杂的各种各样的大模型的api的对接，让很多开发者感到力不从心。在每个大模型的api都不一样的时候？该如何快捷的切换模型的使用呢？这时，One-API应运而生，它以其简洁，高效的特性，吸引了大量开发者的关注。那么，究竟什么是One-API？它有哪些应用场景？又该如何尝试呢？本文将为你一一解答。
探索Langchain与国内智谱清言：构建先进的智能对话系统[第二课]
09-28 1336
在当今的人工智能领域，构建一个能够流畅对话的智能系统是许多企业和开发者的目标。Langchain和国内智谱清言（BigModel）提供了强大的工具和API，使得这一目标变得更加容易实现。
在LangChain中调用清华智普大模型后台流式返回结果
我的博客
03-01 1077
在LangChain中异步调用清华智普大模型后台
【动手学大模型开发 17】使用 LangChain 调用讯飞星火和智谱AI
一个程序猿的AI转型之路
05-08 309
根据智谱官方宣布以下模型即将弃用，在这些模型弃用后，会将它们自动路由至新的模型。请用户注意在弃用日期之前，将您的模型编码更新为最新版本，以确保服务的顺畅过渡，更多模型相关信息请访问。我们希望像调用 ChatGPT 那样直接将秘钥存储在 .env 文件中，并将其加载到环境变量，从而隐藏秘钥的具体细节，保证安全性。我们同样可以通过 LangChain 框架来调用智谱 AI 大模型，以将其接入到我们的应用框架中。从而我们可以将星火大模型加入到 LangChain 架构中，实现在应用中对文心大模型的调用。
Langchain在智谱清言的使用
早先生
02-13 337
Langchain在智谱清言的使用。
LangChain——Embedding 智谱AI
volcan的博客
10-12 2954
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，而后者采用单个文本。
探索ZHIPU AI：利用LangChain提升多语言对话能力
tt_jishu的博客
09-20 559
ZHIPU AI 的GLM-4模型为多语言处理提供强大支持，掌握这一技术可以大大提升AI项目的对话能力。LangChain 官方文档ZHIPU AI 平台。
AI大模型应用开发 langchain 之 langchain 入门
AAI666666的博客
11-01 1063
以及常用的大模型，向量数据库 embedding 以及使用 zhipu ai 配合 ChatOpenAI 实现一个简单的 chatmodel 的例子。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)如果还没有注册的新进入大模型应用开发的，可以考虑使用zhipu AI，质谱的支持自己的 sdk, 和 openAI 的方式以及 langchain 的 openAI 的方式调用大模型。：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
使用RAG-GPT集成智谱AI、DeepSeek快速搭建OpenAI Cookbook智能客服
alysblmd
05-20 2025
本文介绍了如何通过RAG-GPT集成智谱AI和DeepSeek，快速搭建OpenAI Cookbook智能客服系统。首先解释了RAG技术的基本原理，包括索引、检索和生成三个模块。然后展示了使用RAG-GPT的步骤，包括下载源代码、配置环境变量、启动服务、体验聊天效果和将聊天机器人嵌入网站等。最后介绍了管理后台的其他功能，如查看用户历史请求和配置聊天对话的UI。RAG-GPT具备开源免费、易于部署集成、功能丰富等特点，为LLM大模型的应用落地提供了一套企业级解决方案。
Langchain架构原理浅谈
YELLOWAUG的博客
02-21 2054
所以Embedding model模型的选择很重要，用户输入查询或者问题信息，通过嵌入器转换成向量，把查询信息的向量与知识库的向量做比较，并通过提示词的形式输入LLM模型，最终通过LLM模型得到大胆。在使用Langchain的过程中发现，Langchain的原理图使用的是英文图片，流程的描述用词过于专业，所以这里我就用自己的理解来简单的表述Langchain的工作过程，希望对大家在使用Langchain开发应用的过程中有所帮助。在处理文本时，每个单词或短语都被转换为一个固定大小的向量。
使用 LangChain 构建智能问答系统：结合 DeepSeek-R1 和智普AI向量模型
hzdt_1的博客
02-10 843
通过 LangChain 和 DeepSeek-R1，结合智普AI的向量嵌入模型，我们可以轻松构建一个智能问答系统。这种组合不仅提高了开发效率，还为开发者提供了强大的语言处理和语义检索能力。希望这篇博客能帮助你更好地理解和使用这些技术。
LangChain连接国内大模型测试|智谱ai、讯飞星火、通义千问
sinat_29950703的博客
05-09 1万+
n\n根据题目中的第二个条件，桌子比椅子多288元，可以得到以下等式：\n\n\[ 10x - x = 288 \]\n\n解这个方程，我们可以找到 \( x \) 的值：\n\n\[ 9x = 288 \]\n\[ x = \frac{288}{9} \]\n\[ x = 32 \]\n\n所以一把椅子的价格是32元，一张桌子的价格就是：\n\n\[ 10x = 10 \times 32 = 320 \]\n\n因此，一张桌子320元，一把椅子32元。而要处理事务，还得依赖于判断力和处事才能。
大模型从入门到精通——基于智谱AI和LangChain实现RAG应用(一)
swpucwf的博客
08-27 1720
ZhipuAILLM_call_llm_type通过插入特定的上下文和问题来生成提示，适用于自然语言处理模型。它确保模型生成的回答简洁明确，并在回答结束时添加template = """使用以下上下文来回答最后的问题。如果你不知道答案，就说你不知道，不要试图编造答案。最多使用三句话。尽量使答案简明扼要。{context}问题: {question}"""
使用 LangChain 框架进行大模型应用开发
xxue345678的博客
11-16 806
❝LangChain 是一个用于构建基于语言模型的应用程序的框架。它旨在简化与大型语言模型（如 ChatGPT、LLaMA 等）的交互，并提供一系列工具和组件来帮助开发者快速构建复杂的应用。LangChain 的设计目标是提高开发效率，使得开发者可以更专注于应用逻辑，而不是底层的技术细节。❞：基础抽象和 `表达式语言。：第三方集成。：构成应用认知架构的链、代理和检索策略。LangGraph：通过将步骤建模为图中的边和节点，构建强大且有状态的多参与者 LLM 应用。与LangChain。
Langchain-chatchat： Langchain基本概念
2401_84495872的博客
06-17 1655
理解了chains的作用和意义，才能真正理解Langchain的作用和意义，个人理解，Langchain就像高达玩具一样，可以融合市场上主流的大模型，并且提供了组合调用链路以供使用者快速上手使用，也支持使用者自己定义组装自己的调用链路，以此来满足各种各种的场景需求，因此与其说Langchain是个框架和工具，倒不如说Langchain是一个设计模式或者理念，使用者不应该拘泥于某一种的使用方式，而是探索在不同的场景中如何让chains更加高效的工作，甚至是自定义自己的chains。
Langchain学习笔记(七)：Langchain模型接入与调用
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zhangsan0933的博客
05-22 856
本文是Langchain框架的学习笔记；不是教程！不是教程！内容可能有所疏漏，欢迎交流指正。后续将持续更新学习笔记，分享我的学习心得和实践经验。
【大模型API调用初尝试一】智谱AI && 通义千问
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massive_jiang的博客
03-12 1万+
大模型的参数非常庞大，功能非常强大，但是训练成本高昂，因此个人或者小企业自己去训练一个大模型是不可能的。大模型的API就是一个接口，类似MaaS，用户通过调用API访问大模型，获得大模型针对用户prompt（问题）的输出，一般输出是json格式的，然后我们利用这个输出进行后续的操作。上面例子传入大模型的message列表里面，有user的信息，也有assistant的信息，大模型实际响应的只有user对应的content，但是assistant的内容可以为大模型提供一些上下文或者提示。
langchain 使用智普 embeddings
06-22
LangChain是一个基于Transformer架构的自然语言处理库，它...4. **推理与应用**：在实际应用中，给定一段文本，LangChain会使用智普embeddings计算每个词的向量表示，然后通过Transformer网络进行处理和生成目标输出。
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