图神经网络的实践:融合LangGraph与大型概念模型的情感分析
在企业数字化转型进程中,非结构化文本数据的处理与分析已成为核心技术挑战。传统自然语言处理方法在处理客户反馈、社交媒体内容和内部文档等复杂数据集时,往往难以有效捕获文本间的深层语义关联和结构化关系。大型概念模型(Large Concept Models, LCM
神经网络 langgraph 概念模型 融合langgrap 2025-05-31 16:21 6
在企业数字化转型进程中,非结构化文本数据的处理与分析已成为核心技术挑战。传统自然语言处理方法在处理客户反馈、社交媒体内容和内部文档等复杂数据集时,往往难以有效捕获文本间的深层语义关联和结构化关系。大型概念模型(Large Concept Models, LCM
神经网络 langgraph 概念模型 融合langgrap 2025-05-31 16:21 6
这时候AI可以助一臂之力。我在本文中将介绍我们使用LangGraph和LangChain构建基于AI的漏洞优先级排序器HAIstings方面的经验,并使用Stacklok开发的开源AI网关CodeGate增强安全性。
作为 LangChain 生态中备受关注的图计算框架,LangGraph 再次迎来重要更新!0.3.21 版本不仅修复了关键问题,还增强了远程图中断的支持,为开发者提供了更稳定、更高效的体验。
现在生成式 AI 的开发正处于井喷时期,几乎每天都会出现各种新框架和新技术,所以各位在阅读本文时请记住,今天是正确的,明天可能就不正确了!
LangGraph 是一个基于图结构(Graph)设计的AI工作流编排框架,专为复杂任务的多步骤推理和智能体协作而生。
LangGraph 是LangChainAI开发的一个工具库,用于创建代理和多代理智能体工作流。它提供了以下核心优势:周期、可控性和持久性,对于Agent智能体开发者来说无疑减少了许多工作量。以下篇幅仅从本人角度阐述LangGraph在开发过程中的亮点以及使用