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「LangChain 原理」找到 20 条内容
按专题浏览 →匹配正文：核心设计原理 LangChain的本质是**"面向LLM的编程框架"**，通过分层抽象解决LLM应用开发的共性问题： 1. 六大核心抽象层 层级 职责 典型组件 Model/IO 统一模型接口 ChatOpenAI、HuggingFacePipeline Retrieval 知识检索 VectorStore、Document Loader、Text Splitter Chains 固定流程编排 LLMChain、RetrievalQA Agents 动态决策执行 ReAct、…
匹配正文：核心设计原理 LangChain的本质是**"组合式"框架**，通过标准化接口把大模型能力模块化，像搭积木一样构建复杂应用。核心思想是： 抽象统一：用统一接口封装不同模型、向量库、工具 链式组合：通过LCEL（LangChain Expression Language）声明式编排流程 状态管理：Memory组件维护多轮对话上下文 关键组件 组件 作用 典型场景 Chain 预定义的固定执行流程 翻译、摘要等单步任务 Agent 动态决策，自主选择工具和步骤 复杂多步推理（Re…
匹配正文：…n/observation） 2. 工具调用（Tool Use） 标准化协议：采用OpenAI Function Calling或LangChain的Tool接口 工具描述：每个工具需定义名称、功能描述、参数Schema（JSON Schema） 执行流程：模型生成调用参数 → 系统路由到对应函数 → 结果返回给模型继续决策 3. 记忆系统（Memory） 类型 作用 实现方式 短期记忆 当前对话上下文 滑动窗口的Conversation Buffer 长期记忆 跨会话知识积…
学习内容与项目面试，在同一条路上。