《DeepSeek+Langchain落地实操:RAG知识增强检索和智能体实战开发》

最新推荐文章于 2025-03-21 10:49:25 发布
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文章标签： langchain
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版权

大数据与人工智能实战专家—周红伟老师

法国科学院数据算法博士/曾任阿里人工智能专家/曾任马上消费金融风控负责人

课程背景

LangChain是一项旨在赋能开发人员利用语言模型构建端到端应用程序的强大框架。它的设计理念在于简化和加速利用大型语言模型（LLM）和对话模型构建应用程序的过程。这个框架提供了一套全面的工具、组件和接口，旨在简化基于大型语言模型和对话模型的应用程序开发过程。

LangChain本质上可被视为类似于开源的插件。课程全面系统的讲解AI应用开发框架Langchain、LangGraph。帮助大家将AI整合到业务中、实现各种智能体自动化执行业务流程，和多智能体协作处理业务

课程收益

通过培训，学员获得如下收益：

  1. Langchain从零掌握实战开发私有知识库问答系统
  2. 业务Agent智能体
  3. AI客服系统
  4. RAG知识增强检索

培训对象

AI应用开发人员、Langchain学习、私有知识库搭建者

培训时长

2天

课程大纲

第1章Langchain快速入门

1-1快速认识Langchain开始学习

1-2chain的基本结构_提示_模型_输出解析器

最低0.47元/天 解锁文章
基于Ollama、DeepSeek、LangChain和Streamlit的RAG应用部署
海棠AI实验室
02-15 1397
随着AI技术的迅猛发展，Retrieval-Augmented Generation (RAG)系统已成为构建智能问答系统的核心。RAG系统通过结合信息检索与生成模型的能力，不仅能够检索相关知识，还能基于这些知识生成准确的答案。本文将带你深入了解如何使用Ollama、DeepSeek、LangChain和Streamlit等技术栈，在Ubuntu系统上部署一个完整的RAG应用。
AI大模型探索之路-应用篇10：Langchain框架-架构核心洞察
寻道AI，探索AI无限可能！
04-12 1694
随着人工智能技术的不断进步，AI大模型已成为推动技术革新的重要力量。Langchain框架作为一种先进的应用开发架构，专门针对大型语言模型（LLM）的集成与应用设计，致力于打造一个高效、灵活且功能丰富的AI应用生态。通过将理论与实践相结合，Langchain旨在为开发者提供一个全方位的解决方案平台，以应对复杂的业务需求和挑战。
基于DeepSeek利用langchain实现一个RAG系统
python12345678_的博客
02-15 1303
可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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
02-10 811
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。
DeepSeekR1之四_在RAGFlow中配置DeepSeekR1模型
yuanjinshenglife的专栏
03-10 746
DeepSeekR1之四_在RAGFlow中配置DeepSeekR1模型
基于LangChain快速实现Agent应用
深入Java世界：探索编程之美与技术深度
05-20 953
Agent 构建在大语言模型的推理能力基础上，对大语言模型的 Planning 规划的方案使用工具执行（Action） ,并对执行的过程进行观测（Observation）,保证任务的落地执行。Chain 是静态的面向过程架构设计，过程是事先设计好的静态流程。而 Agent 则是动态的面向目标架构设计，由大语言模型来决策整个过程。逻辑了（即不要静态的业务流程编排了），只需将 Prompt 提示词提供给大语言模型，让其进行判断决策即可。模型根据工具的描述调用相应的方法，并观察其返回结果。
langchain检索器和deepseek模型结合实例
qq_74929891的博客
01-10 2668
【代码】langchain检索器和deepseek模型结合实例。
DeepSeek+LangChain：家教式全流程RAG实战指南
最新发布
python12345_的博客
03-21 1185
ℹ️RAG全称是Retrieval-Augmented Generation(检索增强生成)，一句话解释就是：把问题和相应的参考资料一起给大模型，以期望得到效果更好的模型表现。ℹ️包含用于开发大语言模型应用的各种功能组件，不仅仅是RAG，所以相较于等专门为RAG设计的框架来说，功能更为丰富，更“笨重”，学习门槛更高。参见requirements.txt。这里使用的DeepSeek官方提供的API。
LangChain进阶指南：RAG实践总结
优快云_224022的博客
02-07 1440
在基于 LLM实现的问答系统中使用 RAG 有三方面的好处：确保 LLM 可以回答最新，最准确的内容。并且用户可以访问模型内容的来源，确保可以检查其声明的准确性并最终可信。通过将 LLM建立在一组外部的、可验证的事实数据之上，该模型将信息提取到其参数中的机会更少。这减少了 LLM 泄露敏感数据或“幻觉”不正确或误导性信息的机会。RAG 还减少了用户根据新数据不断训练模型并随着数据的变化更新训练参数的需要。通过这种方式企业可以减低相关财务成本。
DeepSeek r1+RAG:基于langchain实现RAG系统
weixin_63866037的博客
02-19 1009
在人工智能蓬勃发展的当下，大语言模型的应用越来越广泛。然而，如何让大模型更加智能，能够结合特定的知识给出更准确的回答，成为了许多开发者关注的焦点。今天，我们就来探讨一下如何基于 langchain 实现一个强大的 RAG 系统，并结合 DeepSeek 模型！
制造业落地指南：DeepSeek+RAG重构智能供应链知识库.pdf
02-15
在日常的工作和学习中，你...该文档【制造业落地指南：DeepSeek+RAG重构智能供应链知识库】共计 24 页，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。
制造业知识大脑构建：DeepSeek+RAG实现设备故障库智能检索.pdf
02-15
该文档【制造业知识大脑构建：DeepSeek+RAG实现设备故障库智能检索】共计 25 页，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。
Python—使用LangChain调用千帆大模型
热门推荐
qq_43548590的博客
01-11 1万+
LangChain就是一个 LLM 编程框架，你想开发一个基于 LLM 应用，需要什么组件它都有，直接使用就行；甚至针对常规的应用流程，它利用链(LangChain中Chain的由来)这个概念已经内置标准化方案了。LangChain是一个用于开发由语言模型提供支持的应用程序的框架。数据感知：将语言模型连接到其他数据源具有代理性质：允许语言模型与其环境交互
（一）AI本地知识库问答（可运行）：LangChain+Chroma向量数据库+OpenAi大模型
qq_44810220的博客
09-07 2789
本文只是以能运行的demo为目的，中间各种知识的铺垫，如有不懂的话，可以去网上搜查各种资料，后续我可能也会继续发布相关的知识学习，有什么问题欢迎大家指正。
大模型实战教程：使用Langchain与ChatGLM实现本地知识库
python12345_的博客
09-12 1239
定义ChatGLM模型调用客户端、获取向量库检索器retriever 、定义LangChain问答链RetrievalQA对象，链类型为：stuff、LLM模型为ChatGLM；token： 最大8000top_p： 影响文本多样性，越大多样性越强取值范围：[0,1.0]
构建LangChain应用程序的示例代码：52、如何使用 Chroma 和 Google 实现多模态检索增强生成 (RAG)
Hugo的博客
07-03 617
本文件详细介绍了如何使用 Chroma 和 Google 实现多模态检索增强生成 (RAG)。主要内容包括系统的整体架构、关键组件、代码实现以及应用示例。文中展示了如何将文本和图像数据结合，利用检索技术增强生成模型的性能。具体代码部分提供了详细的实现步骤，并辅以注释以帮助理解。
LangChain + Embedding + Chromdb，关联使用ChatGLM的本地搭建训练平台教程
查理王的博客
07-19 1万+
OpenAI 在国内用户注册会遇到各种阻力，目前可行的方法是使用本地数据集的功能实现联网搜索并给出回答，提炼出TXT、WORD 文档里的内容。LangChain。​ 这个库目前非常活跃，每天都在迭代，已经有 22k 的 star，更新速度飞快。LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。他主要拥有 2 个能力：可以将 LLM 模型与外部数据源进行连接允许与 LLM 模型进行交互LLM 模型：Large Language Model，大型语言模型。
[大模型]Qwen-7B-Chat 接入langchain搭建知识库助手
FL1623863129的博客
04-18 3988
在autodl平台中租一个3090等24G显存的显卡机器，如下图所示镜像选择PyTorch–>2.0.0–>3.8(ubuntu20.04)–>11.8接下来打开刚刚租用服务器的JupyterLab，并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行demo。pip换源和安装依赖包。
LangChain知识库构建与RAG设计
Box_clf的博客
06-03 3382
#加载文档import os#总结文档#翻译一下文档#精炼文档，删除除了某个主题或关键词之外的内容，仅保留与主题相关的内容。
deepseek+langchain电子病历
02-19
### 使用 DeepSeek 和 LangChain 处理电子病历 #### 结合 DeepSeek 的优势提升电子病历处理效率 DeepSeek 提供了一套完整的工具链来优化电子病历的创建和管理过程。医生可以通过语音输入患者的信息，DeepSeek 则能够迅速将其转换成结构化的电子病历文档[^1]。这种自动化方式不仅提升了工作效率，也降低了由于手动记录可能带来的错误。 为了进一步提高数据的质量，在病历数据进入系统之前会经历一系列预处理操作，包括但不限于文本解析、信息抽取以及标准化映射等步骤。这一步骤由 `preprocess` 函数完成，它接收原始 EMR 数据作为参数并返回经过质量标记后的结果[^2]： ```python def preprocess(emr_data): # 解析非结构化文本 parsed = deepseek.nlp.parse(emr_data) # 抽取实体信息 entities = deepseek.ner(parsed) # 映射到标准格式 standardized = emr_mapper(entities) # 添加质量标签 return quality_tagging(standardized) ``` #### 整合 LangChain 实现更强大的功能 LangChain 是一种基于检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 方法构建的应用框架，允许开发者轻松集成各种 NLP 模型和服务。当与 DeepSeek 协同工作时，可以为用户提供更加智能化的服务体验。例如，通过结合两者的能力，可以从海量的历史病例中找到相似案例，并据此给出诊疗建议；或是针对特定病症查询最新的研究成果和技术进展[^3]。 具体来说，如果想要开发这样一个应用程序，则需要先定义好如何获取及准备训练语料库，接着选择合适的模型架构来进行微调，最后部署服务接口以便其他应用调用。以下是简化版的工作流示意代码片段: ```python from langchain import LangChainModel import deepseek as ds # 初始化 LangChain 模型实例 model = LangChainModel() # 加载已有的医学文献资料集 corpus = load_medical_corpus() # 对新录入的病历执行预处理 processed_emr = preprocess(new_patient_record) # 查询最相关的几个历史案例 similar_cases = model.search_similar_cases(corpus, processed_emr) for case in similar_cases[:5]: print(f"Case ID:{case['id']}, Similarity Score={case['score']:.4f}") ``` 上述例子展示了怎样利用这两个平台的优势共同解决实际问题——即从现有资源里挖掘有价值的知识辅助临床决策制定过程。
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