# 模块 19：图像输入 ## 🎯 学习目标 学习如何使用视觉模型（Vision Models）处理图像输入，实现多模态 AI 应用。 ## 📚 核心概念 ### 多模态支持 LangChain 1.0 原生支持多模态输入： - **文本**：传统的文字输入 - *...

# 模块 18：条件路由 ## 🎯 学习目标 掌握 LangGraph 中的条件路由机制，实现动态工作流控制。 ## 📚 核心概念 ### 什么是条件路由？ 条件路由允许你根据**运行时的状态**动态决定下一步执行哪个节点。这是构建智能工作流的关键。 ### 路由...

# 模块 17：多 Agent 协作 ## 🎯 学习目标 本模块将帮助你理解如何在 LangGraph 中创建多个专业化 Agent，并让它们协作完成复杂任务。 ## 📚 核心概念 ### 为什么需要多 Agent？ 单个 Agent 在处理复杂任务时可能存在以下问题：...

# 模块 16：LangGraph 基础 ## 🎯 学习目标 本模块将帮助你理解 LangGraph 1.0 的核心概念，学会创建状态图来构建复杂的 AI 工作流。 ## 📚 核心概念 ### 什么是 LangGraph？ LangGraph 是一个用于构建**状态化、...

# 🛠️ 模块 15：工具与 Agent 进阶 > 深入学习工具定义、验证、组合以及 Agent 高级配置 --- ## 📚 学习目标 完成本模块后，你将掌握： 1. **高级工具定义** - 使用 Pydantic 进行参数验证 2. **异步工具** - 处理 I...

## 目录 ### 第一部分：LangChain 基础 1. [Hello LangChain - 第一个 LLM 调用](#1-hello-langchain---第一个-llm-调用) 2. [提示词模板使用](#2-提示词模板使用) 3. [消息类型与对话管理](#3-消息类型与对...

# LangChain 1.0 & LangGraph 1.0 代码示例手册 > 本手册包含可直接运行的代码示例，涵盖 LangChain 和 LangGraph 的核心功能。 --- ## 目录 1. [基础示例](#基础示例) 2. [工具调用示例](#工具调用示例) ...

# LangChain 1.0 & LangGraph 1.0 完整知识点手册 > 本手册整理自 LangChain1.0-Langgraph1.0-Learning 学习资料，涵盖从基础到高级的完整知识体系。 --- ## 目录 1. [Phase 1: 基础知识](#ph...

## 一、Retriever 是什么？ 在 LlamaIndex 的架构中，**Retriever（检索器）** 负责根据用户查询（或聊天消息）获取最相关的上下文内容。它是连接索引（Index）和查询引擎（Query Engine）的核心桥梁。 整个查询流程包含三个核心组件： | ...

# LlamaIndex 索引与存储完全指南 ## 1. 索引概述：从数据到查询的桥梁 在 LlamaIndex 中，**索引（Index）** 是一个核心的数据结构，它将原始的 Document 对象组织起来，以便大语言模型（LLM）能够高效地查询和理解。构建索引的过程通常包括将文档解...