langchain资讯

如何完美解锁DeepSeek-R1的结构化输出能力（基于LangChain）？

DeepSeek-R1这样的推理模型有着强大的深度思考能力，但也有着一些不同于通用模型的特点与用法，比如不支持函数调用，不支持结构化输出，o1甚至不支持系统提示(System Prompt)等。尽管这和它们的使用场景有关，但有时也会带来不便。今天我们就来说说结

本文详述了如何通过检索增强生成(RAG)技术构建一个能够利用特定文档集合回答问题的AI系统。通过LangChAIn框架，可以实现超越预训练模型知识范围的定制化问答能力，适用于专业领域的精准信息检索与生成。

一通嗖嗖嗖，给我修改了langchainLLM里面的ChatManager类的初始化和chat方法，添加进去。然后按照他提供的测试方法测试一下。

首先，我们得有一点点了解怎么搭建本地知识库。简单说就是：我们加载本地文档，然后分割，向量化，保存到向量数据库。

经过昨天的一通折腾，我心中大概了有了跟Trae AI合作的新思路。首先，我再次出发之前需要知道终点是哪？那就基于RAG搭建一个本地知识库，可以局域网访问调用吧！

为了解决这些困惑，我查找了langchain的官方文档，并利用文档中提供的方法进行了实际操作。这篇文章是我的学习笔记，也希望为同样存在相同困惑的伙伴们能提供一些帮助。

前面我已经花了很长时间通过Dify等各种开发平台来搭建自己的RAG系统。总想通过自己的程序的来实现，了解它背后的实现原理。最近半个月就一直在研究此事，总算能运行成功了。

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！

本文主要讨论基于 LangChain、Milvus、Embeddings 模型和 Azure OpenAPI（LLM）来构建知识库系统。利用 Milvus 进行文档向量存储和管理。利用RAG技术，在多轮对话和多会话管理场景下，从知识库中检索信息，并结合 LLM

“在 MCP 出现之前，开发者必须编写代码，并通过 API 将 AI 工具与外部系统连接，这意味着每个集成都需要预先编码。”AI 代理开发者 John Rush 说道，而“MCP 是一个标准协议。这意味着每个 AI 工具只需实现一次，然后就可以通过这个协议连接

“在 MCP 出现之前，开发者必须编写代码，并通过 API 将 AI 工具与外部系统连接，这意味着每个集成都需要预先编码。”AI 代理开发者 John Rush 说道，而“MCP 是一个标准协议。这意味着每个 AI 工具只需实现一次，然后就可以通过这个协议连接

导入库：导入必要的库和模块，如 langchain_core、langchain_ollama、langchain_community 和 logging。类初始化： ChatPDF 类初始化时，使用大型语言模型（LLM）和嵌入模型。初始化文本分割器、聊天提

rag langchain rag流程 2025-02-07 08:33 12

如何从海量数据中提取有价值的信息，并将其转化为直观、易于理解的视觉形式，是当下亟待解决的一个问题。幸运的是，随着人工智能技术的飞速发展，特别是自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）领域的突破，我们有了更为强大的工具来应对这一挑战。今天我们来聊一聊如何利用Op