LLM在处理私有数据时易产生“幻觉”，RAG技术通过检索外部知识库辅助回答，但在多步推理问题上仍有局限。本文引入LangChain ReAct Agents，结合ReAct框架，通过“思考-行动-观察”循环提升复杂任务表现。系统使用Qdrant向量数据库和LangChain工具，实现多步推理与知识检索，显著提高回答准确性。

OpenAI与LangChain在AI agent开发理念上存在分歧，OpenAI侧重高级抽象加速开发，LangChain则强调精确控制确保可靠性。现代向量数据库如Milvus通过稀疏向量和密集向量协同工作，支持全文检索和语义搜索。本文详细解析了如何利用LangChain和Milvus构建RAG系统，展示了从文档加载、分割到向量化存储的完整流程，并提供了解决实际问题的经验总结。

大语言模型(LLMs)在生成特定领域信息时可能产生错误。RAG通过结合检索和生成两个阶段,利用外部知识库提升模型性能,解决虚假、过时和非权威信息问题。RAG的流程包括检索相关文档、增强提示信息、生成最终结果。使用LangChain工具快速实现RAG流程,能确保LLM生成最新准确的内容,减少误导性信息和敏感数据泄露,同时降低企业财务成本。

活动组件AI助手落地共经历了三个阶段：

• 快速落地：采用Dify平台，验证AI与业务结合的想法，快速实现第一版；
• 优化性能：采用LangChain开发具备RAG能力的第二版；
• 丰富功能：开发具备Agent能力的第三版；

在上一篇《AIGC在活动业务中的探索与应用》中，介绍了使用Dify平台快速落地活动组件AI助手的第一版，验证了AI与业务结合的可行性。接着我使用LangChain开发了第二版，简化第一版中Dify RAG的流程，提升推荐组件的性能。有了组件推荐能力后，我们继续丰富AI助手的功能，又有了新的想法：能否根据需求，查询历史活动，快速复用同类型组件？为此我们开发了具备Agent能力的第三版，实现根据用户需求，自主规划任务和调用工具，查询所需的活动和组件数据，并实现快速复用历史活动组件的功能。

LangChain简化语言模型集成，通过Chains与Agents构建复杂NLP工作流，提升开发效率与智能化。其模块化设计适应多样应用，赋能智能系统构建。未来，LangChain将促进创新应用涌现，加速AI技术应用，开启智能系统发展新篇章。

本文将通过实战代码示例，意在帮助没有大模型实战经验的Java工程师掌握使用LangChain4j框架进行大模型开发。

本文讲述LangChain依据需求文档或接口文档，自动生成可用的前端页面代码

本文讲述在Vue项目中，如何添加单元测试，并应用上AI工具

01 简介在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！

本文介绍了langchain，解析langchain的工程架构，并讨论大模型平台如何结合langchain赋能平台能力。

本文作者试着从工程角度去理解LangChain的设计和使用。大家可以将此文档作为LangChain的“10分钟快速上手”手册，希望帮助需要的同学实现AI工程的Bootstrap。

核心理解与使用方法

‍LangChain为大型语言模型提供了一种全新的搭建和集成方式，通过这个强大的框架，我们可以将复杂的技术任务简化，让创意和创新更加易于实现。本文从LangChain是什么到LangChain的实际案例到智能体的快速发展做了全面的讲解。

本文将分享LangChain的最佳实践。

在信息爆炸的时代，有效地检索和处理数据变得至关重要。Langchain 和 Elasticsearch 的结合，为我们提供了一个强大的工具，以更智能的方式进行数据检索和分析。

在人工智能领域，如何有效结合大型语言模型（LLM）的常识性知识与特定的专有数据，一直是业界探索的热点。微调（Fine-tuning）与检索增强生成（RAG）两种方法各有千秋，且都对此问题有着不可忽视的贡献。