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从零构建具备工具调用与记忆能力的大模型智能体:LangChain实战指南

大模型应用开发正从“单轮问答”向“自主决策智能体”演进。一个真正的智能体不仅能理解自然语言,还能主动调用外部工具、维护多轮对话记忆、根据反馈动态调整计划。本文将带你从零实现一个基于 LangChain 的轻量级智能体,它具备工具调用(查询天气、计算器)和短期记忆能力,并详细拆解其认知架构的设计思路。

从零构建高性能 RAG 系统:架构、优化与生产级实践

检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)已成为大语言模型落地企业应用的事实标准范式。然而,从 Demo 到生产环境,RAG 系统面临召回精度、延迟、上下文窗口利用、多源异构数据融合等多重挑战。本文不介绍基础概念,而是从系统架构出发,深入拆解各模块的设计权衡与优化策略,并附可运行的代码片段,帮助你在实际项目中构建稳定、高效的 RAG 流水线。

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