排序
4、开发前的准备工作
4.1 前置知识 1、Python 基础语法变量、流程控制、函数与参数机制、类与对象、装饰器常用的容器（列表、元组、集合、字典）、JSON处理、异常处理模块导入、包管理（推荐用 pip 或 conda ） 、线...
16小时前
2.4 高级特性
2.4.1 部分变量预填充：partial() 预填充某些固定不变的变量，创建模板的变体。 使用场景： 某些变量在所有调用中都相同 需要为不同用户/场景创建定制模板 举例1： from langchain_core.prompts...
11小时前
3、LangChain家族四大支柱
截至2025年11月，LangChain 已从一个独立的开发框架，成长为一个覆盖智能体系统全生命周期的技术生态。该生态由四大核心支柱构成： LangChain 、LangGraph 、Deep Agent 与LangSmith 。 它们分...
18小时前
第03章：LangSmith基本使用
1、LangSmith概述 1.1 什么是LangSmith?LangSmith 是 LangChain 生态系统中专门用于 LLM（大语言模型）应用调试、监控、评估和管理 的平台。🔍 追踪(tracing)：记录每次 LLM 调用的详细信息📊 ...
12小时前2、工具的定义方式1：不使用@tool
2.1 模型绑定工具并发送请求 from langchain.chat_models import init_chat_model from dotenv import load_dotenv import os # 从.env文件中加载环境变量 load_dotenv(override=True) CLOSEAI_...
11小时前
第04章：消息与提示词模板
1、认识消息 大模型没有记忆，它的输出只和输入模型的内容有关（上下文）。很多大模型API服务也没有在服务端维护会话历史，是“ 无状态”的。因此，如果应用需要“记住”对话历史，需要在程序中...
12小时前2.3.2 模板调用的3种方式
对比： invoke() 、format() 、format_messages()方式1：使用 invoke()返回ChatPromptValue from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate #参数类型这里使用的是tuple构成的list pro...
11小时前
6、拓展内容
6.1 美化模型输出响应 方法1：使用pretty_print()我们查看响应的方式是直接print(response)，返回的内容比较杂乱，可以调用pretty_print() 美化输出内容。 from langchain.chat_models import i...
12小时前
第02章：模型的创建与调用
1、模型调用的准备工作 1.1 一张老图看大模型的调用 在LangChain v0.3版本中，提到了Model I/O，包括输入提示(Format)、调用模型(Predict)、输出解析(Parse)。分别对应着Prompt Template ， Mod...
16小时前
2、准备账号
2.1 注册或登录步骤1：访问官网访问Langsmith官网：https://smith.LangChain.com/ 步骤2：自由选择注册或登录方式步骤3：登录成功 2.2 获取API_KEY步骤1：打开设置 步骤2：创建API_KEY 步骤3：...
12小时前
