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广州做韩国网站,37网游,狼雨seo培训,推广网站怎么做模板LangChain是一个强大的框架#xff0c;可简化基于大语言模型#xff08;LLM#xff09;的应用程序开发#xff0c;以下是LangChain Agent开发的相关技术#xff1a; 核心概念 LangChain Agent是基于大型语言模型#xff08;LLM#xff09;构建的应用程序组件#xff0c…LangChain是一个强大的框架可简化基于大语言模型LLM的应用程序开发以下是LangChain Agent开发的相关技术核心概念LangChain Agent是基于大型语言模型LLM构建的应用程序组件能执行特定任务或一系列操作通过集成不同工具和服务实现自动化处理复杂工作流程。核心组件AgentLangChain的核心智能单元能利用LLM进行推理并动态选择行动路径根据任务需求调用不同工具或执行多步骤推理来处理复杂任务。Tools为智能体提供外部功能如API调用、搜索或计算等。LangChain提供丰富的工具集成接口可扩展智能体能力。常见的预制工具集有csv_agent处理CSV数据分析、python_repl执行Python代码、requests调用HTTP API等。Prompt Templates负责创建PromptValue将用户输入和其他动态信息转换为适合语言模型的格式有助于规范LLM的输入确保输出符合预期。Memory存储和检索信息保持对话或任务上下文使智能体具备上下文感知能力。包括感觉记忆初始输入文本、图片等数据、短期记忆本次与AI对话的上下文、长期记忆通过向量存储或数据库保存跨任务信息。实现方式有embedding技术将文本、图片等数据转换为向量和向量相似度计算计算两个向量之间的相似度如余弦相似度、欧式距离、汉明距离等。Chains将多个操作或工具按顺序连接的模块化工作流可将复杂任务拆解为可管理的子任务组合成复杂工作流支持线性或分支逻辑。LangChain的表达式语言LCEL可用于构建和优化各种自动化和数据处理链条。LangGraph2025年推出的扩展将Agent工作流建模为有向无环图DAG优化任务流控制和错误处理。开发步骤1、环境搭建安装LangChain及相关依赖如pip install langchain若使用特定模型如GPT-4o-mini还需安装对应库设置环境变量存储API密钥如OpenAI API Key。2、选择LLM引擎根据任务复杂度选择合适的LLM如GPT-4适合复杂推理、Falcon-40B适合高吞吐场景等。也可使用量化技术如BitsAndBytes降低模型内存占用。3、初始化智能体使用initialize_agent函数传入工具集、语言模型、Agent类型等参数初始化智能体。例如from langchain.agents import AgentType, initialize_agent from langchain.llms import OpenAI llm OpenAI(temperature0, openai_api_keyopenai_api_key) agent initialize_agent(toolstools, llmllm, agentAgentType.CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION, verboseTrue)4、工具开发与集成预制工具使用LangChain提供多种预制工具可直接加载使用如调用维基百科工具from langchain.agents import load_tools; tools load_tools([“wikipedia”])。自定义工具开发使用tool装饰器定义自定义工具函数并将其添加到工具列表中供智能体调用。例如from langchain.tools import tool tool def text_summarizer(text: str) - str: 文本摘要工具,保留核心信息 from transformers import pipeline summarizer pipeline(summarization, modelfacebook/bart-large-cnn) return summarizer(text, max_length130, min_length30, do_sampleFalse)[0][summary_text]设计Prompt Templates明确工具描述、任务指令、格式约束、示例演示等要素引导智能体更好地完成任务。运行与测试调用agent.run()方法传入问题获取智能体的响应并对结果进行测试和优化根据实际情况调整参数配置、改进对话策略等。拓展玩法接入本地知识库可接入PDF、markdown、Notion等本地知识库让智能体获取更多信息。加入多轮对话记忆功能使用记忆模块如ConversationBufferMemory、ConversationSummaryMemory等存储对话历史实现多轮对话提升交互体验。利用AgentExecutor执行多步规划任务如分析一篇论文输出摘要给出优缺点评价等复杂任务。应用场景LangChain Agent在多个领域有广泛应用如金融领域的自动化交易分析通过集成市场数据API、LLM分析模块和交易执行工具分析实时市场趋势并生成投资建议电商领域的智能客服结合记忆模块记录用户历史交互调用知识库回答常见问题制造业的质量检测集成ERP系统和预测模型自动分析库存水平并生成补货计划等。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”