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09 - Checkpointing (检查点持久化)

09 - Checkpointing (检查点持久化)核心概念Checkpointing = 将对话状态持久化到数据库InMemorySaver → 内存中(程序退出即丢失)SqliteSaver → SQLite 数据库(持久化存储)基本用法InMemorySaver 的限制from langgr...

07 - Memory Basics (内存管理基础)

07 - Memory Basics (内存管理基础)核心概念内存 = Agent 记住对话历史的能力默认情况下,每次调用 agent.invoke() 都是全新的开始,不记得之前的对话。使用 InMemorySaver 可以让 Agent 记住历史。基本用法没有内存(默认)from langcha...

06 - Agent Loop (Agent 执行循环)

06 - Agent Loop (Agent 执行循环)核心概念Agent 执行循环 = 自动化的"思考-行动-观察"过程Agent 不是一次性调用,而是一个循环:用户问题 → AI 思考 → 调用工具 → 观察结果 → 继续思考 → 最终答案执行循环详解完整流程┌─────────────┐ │ ...

05 - Simple Agent (简单 Agent)

05 - Simple Agent (简单 Agent)核心概念Agent = 模型 + 工具 + 自动决策Agent 的关键能力:理解用户问题自动判断是否需要工具选择合适的工具基于工具结果生成回答create_agent 基本用法from langchain.agents import creat...

提示词模板-Prompt_Templates.py

# =================================== # 学习目标 # =================================== # 通过本模块,你将学习: # 1. 为什么需要提示词模板 # 字符串拼接的问题 # 模板的优势 # 2.PromptTempla...

02 - Prompt Templates: 提示词模板

02 - Prompt Templates: 提示词模板学习目标通过本模块,你将学习:为什么需要提示词模板字符串拼接的问题模板的优势PromptTemplate基本用法变量替换格式化方法ChatPromptTemplate聊天消息模板多角色支持对话历史管理高级特性部分变量模板组合可复用模板库LCEL...

01 - Hello LangChain: 第一个 LLM 调用

01 - Hello LangChain: 第一个 LLM 调用学习目标通过本模块,你将学习:LangChain 1.0 的核心概念LangChain 1.0 构建在 LangGraph 运行时之上统一的模型初始化接口简化的 API 设计init_chat_model 函数如何初始化聊天模型支持的参...