2.1 LangChain的发展时间线 第1阶段：诞生（2022年10月）2022年10月，哈佛大学的机器学习项目工程师Harrison Chase（哈里森·蔡斯） 创建了由大语言模型驱动的应用程序的开源框架：LangChain。...

init_chat_model 是 LangChain 1.x 中推出的用于初始化聊天模型的统一接口。只要是LangChain支持的模型都可以处理，它会根据模型名称自动选择对应的模型类初始化实例。基本语法： from langchai...

4.1 Ollama的介绍 LangChain也支持使用Ollama 、vLLM 等框架启动的本地大模型。这里以Ollama为例进行演示。Ollama是在Github上的一个开源项目，其项目定位是：一个本地运行大模型的集成框架，可...

复习：同步 vs 异步 同步(sync) ： 概念：发起一个任务之后，需要等待该任务完成后，才能继续执行后续任务。 表现：当前执行流会被『阻塞』。 异步(async) ： 概念：发起一个任务之后， 不必等...

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...

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...

以ChatDeepSeek为例，完整参数列表由如下几部分构成：1、客户端与连接参数 (Networking)这类参数决定了代码“怎么连到服务端”，而不是“让模型怎么生成”。 2、模型推理参数 (Model Inference)...

5.1 RAG开发 1）背景大模型的知识冻结：随着 LLM 规模扩大，训练成本与周期相应增加，模型无法实时学习到最新的信息或动态变化。导致 LLM 难以应对诸如“请推荐现在的热门影片”等时间敏感的问...

在 LangChain 中，模型调用（Invocation）是指通过特定方法触发大语言模型生成输出的过程。根据不同的应用场景和需求，LangChain 提供了几种核心的调用方式，主要是 invoke() 、stream() 和batc...

invoke 和 stream 有什么区别？ invoke() ：同步调用，在模型输出完成后一次性获取响应，对于输出文本很长的场景，用户体验不好。 stream() ：流式调用，实时返回响应片段。调用后，返回一个迭...