大志说编程

摘要： 在前面的章节中，我们学习了如何使用LangChain构建基本的对话应用，不过在和大语言模型对话时，你可能会注意到大语言模型很快就会失忆，后面聊天提问前面聊过的内容，大语言模型仿佛完全“忘记”了。 为了解决这个问题，LangChain提供了强大的记忆组件（Memory），能够让AI“记住”上下文对话信 阅读全文

摘要： 在上一篇文章中，我们介绍了LCEL表达式和Runnable组件，通过LCEL表达式可以很轻松的构建复杂的AI应用，LCEL将多个可运行组件串联起来，在执行LCEL表达式时出现了错误，如何判断是哪个组件出现了错误？又如何获取出现错误的上下文呢？ 本文将会详细介绍使用LangChain提供的Callba 阅读全文

摘要： 在前面几篇文章中，我们已经掌握了LangChain的核心组件：提示词模板、大语言模型、输出解析器。细心的读者可能发现，在使用这些组件时，经常会看到类似 prompt | llm | parser 这样的链式操作。这就是今天重点介绍的LCEL（LangChain Expression Language 阅读全文

摘要： 在实际的AI应用开发中，可能经常遇到这样的问题：很多时候大语言模型输出格式不够标准化，有时候返回的是纯文本，有时候是JSON格式，甚至还可能包含一些不需要的冗余信息，如： Human：帮我生成一个商品信息的json字符串，格式是：{"name": "苹果", "price": "1000"} AI： 阅读全文

摘要： 一个 AI 应用的核心就是它所依赖的大语言模型，LangChain 框架本身不内置任何大模型，但它通过定义统一的接口规范，可以将各种第三方大语言模型接入进来。本文将详细介绍如何在 LangChain 中接入大语言模型，以及如何使用不同的大语言模型。 一、Model的分类 LangChain中将大语言 阅读全文

摘要： 在上一期文章中，我们已经完成了 LangChain 的基本环境搭建并成功运行了一个基础示例程序。本篇将继续深入介绍LangChain 的核心模块之一 ：PromptTemplate（提示词模板）。 在与大语言模型交互时，通常不会直接将用户的原始输入直接传递给大模型，而是会先进行一系列包装、组织和格式 阅读全文

摘要： 在上一篇文章中，我们系统地了解了 LangChain 是什么、能做什么、核心模块有哪些，现在你可能有以下疑问： 项目环境该怎么搭建？ 各个包之间有什么依赖关系？ 第一个 LangChain 应用应该从哪里写起？ 本文将带你从零开始，搭建一个基于 LangChain 的 Python 开发环境，带你写 阅读全文

摘要： 一、为什么要了解LangChain？ 近两年来，大语言模型（如ChatGPT、DeepSeek、Claude）持续火爆，从写文案、AI绘图，到写代码、AI智能客服，几乎“无所不能”。并且大语言模型的调用成本越来越低，作为程序员的你可能已经开始尝试用OpenAI、DeepSeek的API做些小应用，但 阅读全文

摘要： 记录下这个问题，这个问题的原因是VMware15以下版本和win10系统不兼容，将VMware版本升级到15.1以上即可解决问题。 阅读全文

摘要： 进入root模式下 1.获取当前默认界面 systemctl get-default 2.设置命令行界面 systemctl set-default multi-user.target 3.设置图形化界面 systemctl set-default graphical.target 转载自：http 阅读全文