过去几年，围绕大型语言模型 (LLM) 的技术如雨后春笋般涌现，其中 LangChain 和 Langflow 无疑是最受关注的焦点。本文将深入探讨这两者之间的差异，以及如何利用它们构建一个简易的 LLM 应用，即使您是编程新手，也能轻松上手。我们将通过一个实际案例，对比使用 LangChain 编写代码和使用 Langflow 拖拽式构建流程的优劣，帮助您选择最适合自己的工具。 LangChai
人工智能（AI）的快速发展，尤其是生成式AI，正在深刻改变着企业与用户的交互方式。根据 Menlo Ventures 在 2024 年的调研 ，代码生成和 AI 聊天机器人已成为企业采用生成式 AI 的两大主要方向。后者之所以能够脱颖而出，很大程度上归功于其从“机器人式”交互到更自然、更灵活的对话体验的飞跃。而这种体验飞跃的关键，在于Memory机制的引入。本文将深入探讨如何使用 Googl
在人工智能快速发展的今天，构建功能强大且适应性强的应用已经成为开发者和企业的关键目标。仅仅依赖单一 AI 模型 正在逐渐成为瓶颈，限制了应用的潜在能力和灵活性。因此，采用 多模型 策略，构建 多模型 Langchain 智能体，利用 GPT、Claude 和 Gemini 等不同模型的优势互补，不仅是一项技术决策，更是一种明智的业务策略。 一、为什么选择多模型策略？ 传统的 AI 应用往往依赖于单
大语言模型（LLM）的能力令人印象深刻，但它们本质上是被动响应者，依赖于预训练数据。为了让 LLM 真正与现实世界互动，执行复杂任务，我们需要 LangChain Tools。本文将深入探讨 LLM 开发者必须掌握的五大 LangChain Tools，它们就像插件一样，赋予 LLM 搜索互联网、执行代码、调用 API 等能力，让 LLM 应用更智能、更自主。 1. LangChain Tools
在人工智能的快速发展浪潮中，单一模型已经无法满足日益增长的复杂需求。本文将深入探讨多模型 Langchain Agent 的概念，并结合 GPT、Claude 和 Gemini 等强大模型，阐述其在成本优化、性能提升、服务韧性以及特定场景优化方面的巨大优势。通过实际案例和数据分析，我们将揭示 多模型策略如何为企业带来更强大的 AI 能力。 引言：拥抱多模型 AI 时代的到来 在人工智能领域，对单一
在信息爆炸的时代，重复性的信息处理工作占据了我们大量的时间和精力。本文将深入探讨如何结合 Web Scraping、LLM（大型语言模型）和 LangChain 等技术，构建一个 AI 驱动 的自动化工作流，从而解放生产力，专注于更有价值的创造性工作。文章将以一个实际案例出发，详细解析构建过程中的关键决策和技术选择，并分享从中获得的经验和未来发展方向。 问题与挑战：寻找自动化解决方案 许多工作都包
随着 OpenAI 的 GPT-4 和 Meta 的 LLaMA 等大语言模型(LLM) 的蓬勃发展，我们正步入一个由 AI 驱动的全新应用时代。然而，将 LLM 集成到功能完备的交互式应用程序中并非易事。这时，LangChain 就应运而生。它提供了一个强大而模块化的框架，用于构建数据感知、具备推理能力并以 LLM 为核心的应用程序。本文将深入探讨 LangChain 的核心概念、关键组件和实际
LangChain 是一个强大的框架，旨在简化基于语言模型的应用程序的构建过程。它如同 AI 模型与各种工具、数据库和 API 之间的桥梁，在我们的项目中，LangChain 负责编排整个 workflow，管理提示词如何发送到模型，如何调用工具，以及 AI 如何与 PGVector 或 Redis 等数据源交互。将其想象成一个乐团指挥，确保每个部分和谐演奏，共同完成一首优美的乐章。 LangCh
当你在使用 ChatGPT 提问，或者从客服机器人那里获得回复时，你或许感觉直接与模型对话。但事实并非如此。在幕后，存在着一个系统——一个“大脑到世界”的翻译器——默默地完成着繁重的工作。这就是 LangChain 的作用所在。LangChain 就像一个神经系统，连接着大脑与眼睛、耳朵、嘴巴和双手，让大模型的能力得以释放。 大模型 (LLMs)：智能的基石 大模型 (LLMs)，如 ChatGP
大语言模型（LLMs）的应用开发正日趋成熟，涌现出许多优秀的编排框架，其中 Semantic Kernel 和 LangChain 无疑是其中的佼佼者。虽然两者都旨在简化 LLM 应用的构建，但它们在设计理念、灵活性、语言支持和适用场景上存在显著差异。本文将深入探讨这两个框架，分析其核心概念、优势劣势，帮助开发者选择最适合自身需求的工具。 Semantic Kernel：微软的 Agentic 架
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