LangChain Agent 入门：让大模型学会使用工具 大模型能聊天，但不能查天气、不能算数、不能操作数据库。Agent 就是给大模型装上手脚，让它根据需要调用外部工具。 最简 Agent LangChain 1.0 用 `create_agent` 一行搞定： ```python from langchain.agents import create_agent agent = creat

语义搜索实战：用 ChromaDB 构建向量检索系统 搜索这件事，关键词匹配能做，但做不好。你搜「高效训练」，传统搜索只会找包含这四个字的文档，语义搜索却能找到讨论「加速模型收敛」的段落。这就是向量检索的价值。 索引：把文档变成向量 语义搜索的前置步骤是索引，分四步走：读文档、切片、向量化、存进向量库。 from langchain_community.document_loaders impor

LangChain 入门：从第一行代码到环境配置 想用 Python 调大模型，LangChain 是绕不开的框架。这篇文章带你从零开始，跑通第一个 LangChain 程序，顺便把环境配置搞定。 最简单的调用 LangChain 封装了各大模型厂商的 API，核心对象是 ChatOpenAI。几行代码就能跟大模型对话： from langchain_openai import ChatOpenA