这里介绍Agentic RAG方案：一种基于AI Agent的方法，借助Agent的任务规划与工具能力，来协调完成对多文档...
在人工智能领域，Agent、RAG（检索增强生成）和LangChain三者之间存在着密切的相互关系。Agent通常指的是能...
现在我们已经定义了工具和 LLM,我们可以创建 Agent 了。我们将使用 LangGraph 来构建 Agent。目前,我们使用高级接口来构建 Agent,但 LangGraph 的优点在于,如果你想要修改代理逻辑,这个高级接口由低级、高度可控的 API 支持。 注意,我加入了内存检查点来存储历史记录。 这就是我们构建对话式 RAG Agent 所需的全部内...
AI框架-Langchain-构建RAG对话应用(一) 25:39 AI框架-Langchain-构建RAG问答应用(二) 20:07 AI框架-Langchain-构建RAG问答应用(三) 29:09 AI框架-Langchain-Langchain读取数据库 16:56 AI框架-Langchain-Langchain和数据库整合 24:36 AI框架-Langchain-Agent整合数据库 17:38 AI框架-Langchain-爬...
workflow.add_edge("action", "agent") 1. 复制 编译工作流: app = workflow.compile() # app 1. 2. 3. 复制 调用LangGraph - 提问: from langchain_core.messages import HumanMessage inputs = {"messages" : [HumanMessage(cnotallow="在大型语言模型的背景下,RAG是什么?它是什么时候出现的?")]}...
从API到Agent:万字长文洞悉LangChain工程化设计 我想做一个尝试,看看能不能用尽量清晰的逻辑,给“AI外行人士”(当然,我也是)引入一下LangChain,试着从工程角度去理解LangChain的设计和使用。同时大家也可以将此文档作为LangChain的“10分钟快速上手”手册,本意是希望帮助需要的同学实现AI工程的Bootstrap。
作为商用级的知识库,不仅仅需要通过RAG和其它基础组件满足用户问题分类、敏感词检索等各类复杂场景需求,还能够内置强大的工作流引擎和函数库,支持业务流程编排,甚至是通过低代码实现可视化自定义工作流,从而指导大模型的工作过程,满足复杂业务场景下的需求,而这些则交由Agent智能体解决。
作为商用级的知识库,不仅仅需要通过RAG和其它基础组件满足用户问题分类、敏感词检索等各类复杂场景需求,还能够内置强大的工作流引擎和函数库,支持业务流程编排,甚至是通过低代码实现可视化自定义工作流,从而指导大模型的工作过程,满足复杂业务场景下的需求,而这些则交由Agent智能体解决。
从API到Agent:万字长文洞悉LangChain工程化设计 作者:范志东 我想做一个尝试,看看能不能用尽量清晰的逻辑,给“AI外行人士”(当然,我也是……)引入一下LangChain,试着从工程角度去理解LangChain的设计和使用。同时大家也可以将此文档作为LangChain的“10分钟快速上手”手册,本意是希望帮助需要的同学实现AI工程的Boot...
https://www.alang.ai/langchain/101/lc07 一:基本流程和概念 (一)概念 LangChain Agent的核心思想是,使用大语言模型选择一系列要执行的动作。 在Chain中,一系列动作是硬编码在代码中的。 在Agent中,大语言模型被用作推理引擎,以确定要采取的