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。路由类型静态边（Static Edge）：总是执行固定的下一个节点条件边（Condition...
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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：上下文过载：单个 Agent 需要处理所有类型的任务专业性不足：...
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、多步骤 AI 应用的框架。它使用图（Graph） 的概念来组织工作流...
🛠️ 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：高级工具定义 - 使用 Pydantic 进行参数验证异步工具 - 处理 IO 密集型任务工具组合 - 构建复杂的工具链Agent 高级配置 - 自定义行为和错误处理生...
目录第一部分：LangChain 基础Hello LangChain - 第一个 LLM 调用提示词模板使用消息类型与对话管理自定义工具Simple AgentAgent Loop - Agent 执行循环第二部分：进阶功能Memory Basics - 内存管理基础Context Manageme...
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：组件职责类比Retriever从索引中检索...
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析、分块为更精细的 Node 对象...
LlamaIndex Embedding Model 完全指南在 LlamaIndex 中，Embedding 模型是将文本转换为向量表示的核心组件，直接影响检索质量。本文将系统地介绍如何使用、配置和评估 Embedding 模型，并特别加入针对中文场景的详细推荐。目录概念与核心作用安装与基础配置各...
LlamaIndex 文档切分 Node 教程（完整版）一、核心概念：Document vs NodeDocument：原始文档对象，可以是一整个文件或一段文本Node：文档切分后的"块"，包含文本内容、元数据以及节点间的关系信息（如前后节点、父节点引用）from llama_index.core....
LlamaIndex 文档加载完全指南文档加载是 LlamaIndex 构建 RAG 应用的第一步，也是最基础的一步。本文将全面介绍 LlamaIndex 中文档加载的各种方式、核心概念以及高级自定义技巧。一、核心概念：Document在 LlamaIndex 中，Document（文档）是对原始数...