随笔分类 - AI
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摘要：在 LangChain 体系中，LangChain 主要集成了和大语言模型交互的能力，而 LangGraph 主要实现了复杂的流程调度。将这两个能力结合起来，就可以实现一个复杂的多智能体。 一、多智能体典型的组装方式 https://langchain-ai.github.io/langgraph/
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摘要：一、流式输出大模型调用结果 之前提到 Graph 的流式输出有几种不同的模式，这里展示 messages 模式，是用来监控大语言模型的 Token 记录的。 代码在 stream_mode_messages.py 文件中，内容如下： # -*- coding: utf-8 -*- import os
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摘要：Graph 是 LangGraph 的核心，它以有向无环图的方式来整合多个 Agent，构建更复杂的 Agent 大模型应用，形成更复杂的工作流。并且提供了很多产品级的特性，保证这些应用可以更稳定高效的执行。 Graph 主要包含三个基本元素： State：在整个应用中共享的一种数据结构 Node：
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摘要：一、什么是 Agent ？ Agent 是 LangGraph 中的一个核心概念。LangGraph 中 Agent 封装了访问大模型、调用 Tools、保存 ChatMemory 等等这些基础能力。可以完成一系列基于大模型构建的任务。同时，又可以随时干预 Agent 执行进度，对关键步骤随时做出调
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摘要：上一篇文章展示了如何新建一个 LangGraph 项目，然后在 LangSmith 中调试这个 LangGraph 项目。 那「但它被设计用于任何 LLM 应用程序，而不仅仅是那些用 LangChain 构建的程序。」这句话该如何了理解呢？ 下文就展示了，如何在现有项目中使用 LangSmith。
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摘要：一、什么是 LangSmith？ 简单来说，LangSmith 是一个用于调试、测试、评估和监控 LLM（大语言模型）应用程序的统一平台。 它由开发流行框架 LangChain 的公司打造，但它被设计用于任何 LLM 应用程序，而不仅仅是那些用 LangChain 构建的程序。 您可以把它看作是 A
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摘要：之前没用过 LangGraph，想看下 LangGraph 如何配置 MCP tools工作。最简单的就是不说废话上代码～～～ 一、创建文件 1.1 按照如下目录结构创建文件 lang_graph_mcp/ ├── .env # 配置文件 ├── agent_prompts.txt # Agent
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摘要：简单来说，LangChain 是一个用于构建 LLM 应用的程序框架，而 LangGraph 是构建在 LangChain 之上，用于创建具有复杂、有状态工作流的框架。 可以把它们理解为： LangChain：像 乐高积木，提供了丰富的标准化组件（模型、提示、检索器、链等），让你能快速组装一个应用。
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摘要：在这篇 MCP - AI智能体调用 MCP Serverr - Streamable HTTP（七） 文章中，虽然可以实现 MCP tools 的调用，但测试下来效果不好。 例如：有如下tools代码，其中提供 3个tools search_flights_between_countries: 查询
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摘要：当然，类似 Cherry Studio、TRAE 等工具，也可以使用咱们写的 MCP Server 中的 tools。 1、下载、安装 Cherry Studio 自行下载安装 Cherry Studio 2、在 Cherry Studio 配置 2.1 设置 -> 添加 2.2 设置 MCP Se
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摘要：前文展示的是 AI 智能体调用 stdio 的 MCP Server，这里展示调用 Streamable HTTP的 MCP Server。 一、在 test 目录中添加 agent_http.py 文件 并添加如下代码： import asyncio import os from openai i
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摘要：之前展示的都是手写一个 client，然后手工调用 MCP tools。没有使用到任何大模型，下文将展示如何通过大模型调用 MCP tools。 同样调用 MCP Server 有两种方式：第一，stdio。第二，Streamable HTTP。后文展示的是通过 stdio 模式。 一、同样需要将
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摘要：在 MCP - 使用 fastmcp 编写 Client 调用 MCP Serverr - Streamable HTTP （三） 中讲解了如何写 MCP Serverr - Streamable HTTP 的 Client 。 下文将介绍如何写 MCP Serverr - Stdio 的 Clie
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摘要：一、什么是 LoRA 与其说 Lora 是一个算法，不如说 lora 是一个工程技巧？ 给大模型加几张 “小炒纸”，只训练几张纸，就能让他学会新本事 —— 省时、省力、省钱？ 方式 描述 全量微调 把整本书从头到位重写一遍，加入做菜的知识。费时、费力！ LoRA 微调 不碰原书的一个字！只给他加几页
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摘要：之前展示的，都是在一个类中启动 FastMCP，并通过 @mcp.tool() 装饰器注册 MCP tools。 这样如果只是一两个 tools 还好，但如果多了就不能都写在一个类中了。这样就可以通过动态扫描类文件的方法，动态的注册 tools。 server.py 主要修改内容如下： tool_r
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摘要：同样，MCP Server，可以运行在： 本地进程间管道（stdin/stdout）通信：Stdio 通过 HTTP 长链接通信：SSE 、 Streamable HTTP 本文讲解如果使用 fastmcp 如何跟 MCP Server（Streamable HTTP） 创建链接并调用 tools。
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摘要：上一篇文章 初始化 MCP 环境 & 创建 MCP Server （一） 讲的是如何在 SSE 传输模式下启动 MCP Server。但官方计划废弃 SSE，推荐用 Streamable HTTP 替代。 下文将讲解如何在 Streamable HTTP 传输模式下启动 MCP Server。 1、
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摘要：MCP Server 可以运行在 Stdio 或 SSE 模式下。 Stdio：本地进程间管道（stdin/stdout）通信，无需网络。但不支持多客户端。 SSE：通过 HTTP 长链接通信。支持多客户端，支持服务器主动实时推送。但额外需要 Web 服务器支持。 后文展示 SSE 模式。 1、进入
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摘要：一般情况下应该是在你的页面中或通过 api 调用这个聊天。 一、页面调用 RAGFlow 聊天 1、点击 聊天 -> 嵌入网站 2、将给出代码插入到你的页面即可 3、运行效果如下图 二、api 调用 RAGFlow 聊天 1、调用前准备 A）生成 API KEY 这个 API KEY 很简单，就是只
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摘要：在 RAGFlow 的知识库中上传带图片的 word 文档后，在数据集的解析块中可以看到图片。但在聊天中却不知道怎么显示出来。 一通 google 给的方法都是，先通过程序解析 word 文档，将文档中的图片上传到一个文件服务器，然后将图片地址替换回 word 文档，之后再通过 api 接口的方式上
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