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RAG（检索增强生成）技术通过结合信息检索与生成式AI，从外部知识库获取相关信息生成准确回答，解决大语言模型的局限性。数据加载作为RAG流程的第一步，直接影响系统效果。本文详细介绍了五种常见文件格式（Markdown、CSV、HTML、PDF、JSON）的加载方法，包括对应的加载器特点和使用场景。数据加载后的核心工作包括文档分割、嵌入向量生成、向量存储及检索生成。不同格式需选择适配的加载器，确保为后续步骤提供干净、结构化的原始素材，这是构建高效RAG系统的基础。

摘要：随着大语言模型(LLM)的兴起，开发者面临API接口不统一和厂商锁定的痛点。LangChain应运而生，作为标准化中间层，封装各大厂商API，提供统一接口。其核心功能包括ModelI/O、Chains、Agents等模块化设计，并通过LCEL语言简化链式调用。LangChain已发展为包含核心框架、LangGraph智能体框架和LangSmith运维平台的完整生态，支持Python和TypeScript，广泛应用于知识库助手、智能客服等领域，成为LLM应用开发的重要工具。

本文阐述了Agent与ReActAgent的本质区别。Agent是一个能够自主规划、调用工具、执行任务并调整行为的智能系统，包含LLM、目标、记忆、工具和控制逻辑等模块。而ReAct是Agent的一种执行范式，采用"思考-行动-观察"的循环方式完成任务。ReActAgent是使用这种执行方式的Agent，但不是所有Agent都必须采用ReAct。其他实现方式还包括Planner+Executor等。ReAct适合任务路径不确定的场景，而固定流程则可采用更高效的方式。

国产大模型与国外顶尖模型（如GPT-4o、Claude3.5）在整体能力上仍存在差距，但在中文场景、垂直领域和信创适配方面已实现“局部超越”或“高度接近”。差距不再是“代际鸿沟”，而是“场景化优劣”。高频原因：央国企受信创政策驱动，需评估国产模型能否替代。五、生态与工具链：国外成熟，国产追赶迅速。三、安全性与合规性：国产模型全面领先。行业适配能力（如电力、金融术语）。一、综合能力：仍有差距，但快速缩小。四、落地成本与效率：国产更具性价比。二、中文场景：国产模型显著占优。六、总结：如何选择？

本文档介绍了如何构建一个能与GitHub交互的AIAgent系统。系统采用模块化设计，包含工具层（调用GitHubAPI）、模型层（封装GeminiLLM）、代理组装层（结合LLM和工具）和服务层（提供API接口）。关键技术点包括：使用BaseTool定义GitHub操作工具、通过CustomGeminiChatModel封装LLM、创建AgentExecutor实现思考-行动循环，以及统一Runnable接口实现灵活调用。该架构具有高度模块化和可扩展性，只需添加新工具即可扩展功能，为开发者提供了与G

AI+数据库的结合，正在改变我们与数据交互的方式。找技术人员等技术人员有空反复沟通需求等SQL查询结果发现需求理解有偏差重复2-5步骤直接说"我要查XXX"秒级得到结果不满意？再问一次效率提升不是一点半点，是质的飞跃！希望这篇文章能帮助大家快速上手，打造自己的智能数据助手。如果你在实践过程中遇到问题，欢迎留言讨论。如果你有更好的优化思路，也欢迎分享给我！附录：项目资源。

LangGraph的中断（Interrupt）功能允许在图执行的任意点动态暂停流程，等待外部输入（如人工审批、内容编辑）后再恢复，核心依赖检查点（持久化状态）和thread_id（定位待恢复状态）；①检查点（Checkpointer）：必须启用（如InMemorySaver、SqliteSaver），用于持久化暂停时的图状态，确保恢复时不丢失进度。定义：关联特定执行实例的检查点集合，通过thread_id标识（可自定义为会话ID、用户ID等）。

基于LangGraph的智能Jira助手方案，通过RAG技术整合知识库，结合MCPServer实现自动化任务管理。该系统支持自然语言交互，能自动创建任务、查询状态、生成报告等，显著提升项目管理效率。架构采用LangGraph作为控制中心，RAG提供知识支持，MCPServer封装Jira操作API，形成可扩展的智能工作流。目前已实现核心功能，未来可扩展至Confluence、Jenkins等系统集成。

本文介绍了大模型API与OpenAIAPI的兼容性实现，重点分析了LangChain框架中的消息机制。主要内容包括：消息结构：详细说明了LangChain中的消息类型（SystemMessage、HumanMessage、AIMessage、ToolMessage）及其组成（role、content、metadata），展示了它们与OpenAIAPI格式的对应关系。模型调用方法：提供了三种调用方式（直接调用、手动组织消息、使用LangChain消息类）。

模块技术组件说明PDF问答构成RAG检索增强流程CSV分析实现代码生成+可视化LLM统一Agent调用向量库支持中文语义匹配UIStreamlit+自定义CSS提供多Tab页面与交互式聊天状态管理管理历史、数据、图片等上下文PDF相关功能解说见上篇文章，这里主要对数据分析功能进行说明Step1.CSV文件上传与DataFrame显示。

langchain时llm应用最流行的开发工具之一，neo4j时应用最广泛的图数据库管理工具。这里尝试结合langchain和neo4j，示例关联检索的实现过程。以下内容中的测试例和代码，整理和修改自网络资料。

OpenAI发布的AI浏览器Atlas是一款集成ChatGPT浏览功能的macOS应用。安装要求包括macOS 12+系统、1GB存储空间和正常网络连接。安装过程需下载DMG文件并拖拽至应用程序文件夹，首次启动需处理系统安全提示并登录ChatGPT账号。支持从Chrome/Safari导入浏览数据，可设置默认浏览器和个性化选项。提供隐私控制、自动更新等功能，卸载时需清理相关配置文件。常见问题包括安装失败、登录问题等，可通过系统设置调整权限解决。

本文介绍了三种智能体框架：AgentGPT、AgentTuning和LangChain-Agent。AgentGPT（2023.04）是一个浏览器运行的Agent项目，支持GPT-4模型调用；AgentTuning（2023.10）是清华大学与智谱AI提出的方法，通过构建AgentInstruction数据集和混合指令微调提升LLM的Agent能力；LangChain-Agent则提供了多种代理类型。文章详细说明了各框架的实现原理、技术特点和应用场景，并附有项目链接供读者参考。

在复杂的项目中，提示词往往需要根据不同上下文、不同变量动态生成，这让“硬编码”成为难以维护的痛点。为了解决这一问题，LangChain 提供了一个强大的组件——**PromptTemplate**。它允许开发者通过模板化方式构建提示词，让大模型的调用过程更灵活、更可复用、更结构化。本文将深入解析 PromptTemplate 的设计理念、使用方法及其在实际项目中的应用技巧。

本文介绍如何利用Python、LangChain和Neo4j构建自我纠正的知识图谱系统。通过GPT等大型语言模型自动检测、纠正和更新知识图谱，解决信息过时、关系缺失等问题。系统改进模糊描述、推断语义分类、标准化名称，使知识图谱能随时间自我演化，保持准确性和一致性。文章提供完整代码实现，打造一个不仅存储知识还能持续学习的智能系统。

ChatPromptTemplate 的核心价值在于结构化组织多角色对话。优先使用根据场景选择合适的输出格式利用 MessagesPlaceholder 和 partial 处理复杂场景2025.10.04 吉林·松原。

选择维度框架工具路径（如LlamaIndex）自定义函数路径langchain开发效率高（开箱即用）中（需要编码实现）灵活性中（受框架限制）高（完全可控）维护成本低（框架维护）高（自主维护）定制化程度低高适用场景快速原型、标准需求复杂业务、特殊需求索引化分块：为文档块建立有序索引，支持精确的位置检索邻居扩展策略：智能获取相邻上下文，增强信息完整性重叠处理算法：优雅处理块间重叠，保持文本连贯性对比评估框架：同时提供基线和增强结果，便于效果分析。

摘要： LMForge是一款全栈式LLMOps平台，解决AI应用开发中的多模型切换、复杂工作流编排、高并发部署等痛点。通过可视化拖拽和统一接口，支持GPT-4/DeepSeek/Llama3等模型无缝切换，集成LangGraph工作流、异步任务队列和内容审核，开箱即用。技术栈包含Vue3/Flask/LangChain等，4步即可通过Docker部署。适合开发者、创业者和研究者快速构建生产级AI应用。开源项目期待社区贡献，GitHub一键Star即可体验。 （字数：149）

通过以上代码，可以将自己的本地数据（pdf文件）分块向量化，并存入向量数据库中，通过deepseek-v3模型和langchain问答链，进行知识问答，搭建了一个简易的RAG系统。PDF文件 → 提取文本 → 分块 → 向量化 → FAISS存储。

langchain检索文本分割RAG

LangChain 是一个开源库，旨在为大模型提供一个统一的接口和工具链，使其更易于开发、部署和维护。它支持多种大模型，如 GPT-3、BERT 等，并提供了一系列功能，包括数据处理、模型训练、推理和部署等。

LCEL即 LangChain Expression Language，是 LangChain 推出的一种声明式语言，用于简化和优化在 LangChain 框架内构建复杂链和应用的过程。特点声明式语法：传统的链式操作构建方式可能需要编写较多的代码和复杂的逻辑，而 LCEL 使用简洁的声明式语法，让开发者能够以一种直观的方式描述数据在各个组件之间的流动。例如，使用 | 操作符来连接不同的组件，就像搭积木一样轻松组合各个模块，大大提高了代码的可读性和可维护性。

ReAct（Reasoning + Acting）是一种结合了推理（Reasoning）和行动（Acting）的智能代理架构。它让 AI 能够在推理的同时与环境进行交互，从而提升决策能力。例如，在问答任务中，ReAct 允许 AI 先进行逻辑推理，再调用搜索工具获取更多信息。REACT_DOCSTORE 在 ReAct 基础上集成了文档存储（DocStore），让 AI 先检索相关文档，再进行推理。这种方式适用于信息密集型任务，能够大幅提高 AI 对知识库的支持能力。

LangChain是一个用于构建大模型应用的框架，旨在简化与大模型（如 GPT、DeepSeek 等）的交互过程。它提供了丰富的工具和模块，帮助开发者快速构建基于大模型的应用程序，例如聊天机器人、问答系统、文本生成工具等。LangChain 的核心优势在于其灵活性和可扩展性，开发者可以轻松地将不同的模型、数据源和工具链结合在一起，构建复杂的应用。Prompt 管理：支持动态生成和模板化提示词（Prompt），方便与大模型交互。链式调用：可以将多个任务串联起来，形成复杂的工作流。数据集成。