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2025年11月26日
[LangChain] 23. 回调机制
摘要: invoke/stream() 方法,方法签名如下: invoke/stream( input: Input, options?: RunnableConfig ): AsyncGenerator<StreamEvent<Output>> 1. 输入参数 (input) 类型:Input 与 inv
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posted @ 2025-11-26 22:54 Zhentiw
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2025年11月25日
[LangChain] 22. 回退机制
摘要: 什么是回退机制? 可以理解为一种“保险机制”,就像: A 计划不行 → 执行 B 计划 A 服务器挂了 → 走 B 节点 A 模型限流 → 让本地模型顶上 主模型出错时,自动调用备用模型继续执行,用户无感知,体验不中断 如何实现回退 早期的时候,LangChain.js 没有提供相应的 API,所以
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posted @ 2025-11-25 14:43 Zhentiw
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2025年11月22日
[LangChain] 21. LangChain中创建Agent
摘要: LangChain Hub LangChain Hub 是一个托管 Prompt 与 Chain 配置的集中仓库(可以理解成 Hugging Face Hub 的“提示词版”)。 它允许开发者: 上传 / 分享 自己的 prompt、chain 配置; 下游用户可以直接通过一个 key (autho
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posted @ 2025-11-22 16:50 Zhentiw
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2025年11月19日
[GenAI] 重新认识Agent
摘要: 什么是 Agent 基础篇Agent概念 不是指的 AI 智能体,而是指代理服务器。 代理服务器充当用户和模型交流的中间人。 Agent: 狭义:代理服务器 广义:AI智能体(AI Agent) 什么是AI Agent AI Agent,中文称之为“AI智能体”,本质上是能自主感知环境,进行规划与决
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posted @ 2025-11-19 15:08 Zhentiw
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2025年11月18日
[LangChain] 20. Tools配置
摘要: 在实际开发中,经常还有如下的需求: 禁止模型调用某个工具 强制调用某个工具 注册多个函数工具 禁止模型调用工具 默认情况下,模型会自行决定是否使用 tool。但有时你希望它只能用自己的知识回答,怎么办? 你可以通过 tool_choice: "none" 禁用工具调用。 const result =
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posted @ 2025-11-18 01:09 Zhentiw
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2025年11月17日
【转】[Node.js] 文件写入的原子化与并发操作
摘要: 作者:谢杰 原子化文件写入,是属于 原子化操作 的一种。那么问题来了,什么又是原子化操作呢? 原子化操作:英语 Atomic,指的是操作要么全部发生,要么完全不发生,对读者而言,中间状态是不可见的。 原子写入(Atomic Write) 可以保证文件不存在中间半写入状态,与之相对应的是 撕裂写(To
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posted @ 2025-11-17 15:18 Zhentiw
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2025年11月16日
[LangChain] 19. 持久化记忆
摘要: 目前我们所使用的 Memory,大多只存在于内存中,一旦进程关闭、用户刷新页面,所有历史对话都会丢失。实际项目中,我们常常希望: 让用户“第二次回来”还能接着上次对话继续聊 将多轮聊天记录保存在本地或数据库中,用于分析、审计、训练、回溯 这时候,我们就需要将 Memory 做持久化操作,从而实现“记
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posted @ 2025-11-16 23:07 Zhentiw
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2025年11月14日
[LangChian] 18. 自动维护聊天记录
摘要: 上一节我们体验了“手动维护聊天记录”,每次都要: 把用户发言添加到 history 把模型输出添加到 history 每轮都手动调用 getMessages() 构造上下文 await history.addMessage(new HumanMessage(input)); await histor
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posted @ 2025-11-14 14:57 Zhentiw
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[LangChain] 17. Memory基础
摘要: 大模型本身是无状态的,每次调用都只看当前输入。如果要在多轮对话中维持上下文,就需要 Memory 模块来存储和管理对话历史。 LangChain.js 针对 Memory 提供了多个工具类,先来学习最常用的 ChatMessageHistory 快速上手案例: import { ChatMessag
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posted @ 2025-11-14 14:55 Zhentiw
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2025年11月9日
[LangChain] 16. 检索优化
摘要: RAG 标准流程: 索引:外挂知识库 检索 生成 Advanced RAG 针对上述 3 个阶段做了优化。例如检索阶段,新增了 检索前处理 以及 检索后处理。 检索前处理: 查询转换 查询扩充 ...... 查询扩充(Query Expansion) 在不改变用户意图的前提下,添加相关词语或同义表达
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posted @ 2025-11-09 20:03 Zhentiw
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