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_...

1、Tools概述 1.1 工具的重要性要构建更强大的AI工程应用，只有生成文本这样的“ 纸上谈兵”能力自然是不够的。工具是赋予大语言模型与外部世界交互能力的关键组件，从而能让智能体执行搜索、计...

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...

前面讲了ChatPromptTemplate的两种创建方式。我们看到不管使用实例初始化方法，还是使用from_messages()，参数类型都是列表类型。列表中的元素可以是多种类型，前面我们主要测试了元组类型。源...

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...

2.1 为什么推荐提示词模板？在 LangChain 开发中，构造提示词既可以直接使用 Python 字符串拼接（如 f-string、format() 或+），也可以使用 LangChain 提供的 PromptTemplate 或 ChatPromptTemp...

1.6.1 对话历史管理关键规则：每次调用必须传递完整的对话历史！也就是说： 第 1 轮： [system, user] → AI回复 → 保存回复 第 2 轮： [system, user, assistant, user] → AI回复 →...

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...

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：...

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📊 ...