本文介绍了LangChain中的文档加载机制，重点解析了如何将不同格式文件转换为统一的Document对象。Document对象包含page_content（存储文本内容）和metadata（存储元数据）两个核心字段。文档加载是AI应用的关键第一步，LangChain提供多种加载器支持TXT、PDF、Markdown、HTML、Office文档等格式处理，并可通过DirectoryLoader批量

本文解析新版LangChain的四层架构设计： 架构层级： langchain_core：核心抽象层，提供Runnable、Prompt等基础组件 langchain_openai：模型连接层，集成OpenAI模型 langchain_community：第三方工具集成层 langchain：应用层，提供高级链和Agent功能 关键机制： Runnable接口标准化组件调用方式 LCEL编排语言使

摘要： 本文介绍了LangChain中的同步链和异步链两种执行模式。同步链采用顺序执行方式，每个任务必须等待前一步完成，适合确定性流程（如问答、数据处理）。其核心组件包括PromptTemplate、LLM模型和输出解析器，使用invoke()方法执行。异步链通过ainvoke()实现并发处理，提升吞吐量，适用于批量任务。性能测试表明，异步模式在处理多个请求时显著优于同步模式。代码示例展示了两种链

本文系统阐述了工业级Agent系统的7层架构模型，澄清了Agent与LLM的本质区别（Agent=多层确定性系统+少量非确定性推理）。核心内容包括：用户交互层负责输入输出；会话层管理记忆与状态；编排层控制任务流程；推理层实现模型思考；工具层通过MCP协议安全执行；扩展层提供系统防护；基础设施层保障运行。文章特别强调2025年后推理规划层将解耦发展，工具执行层通过MCP实现安全服务调用，并指出202

Runnable是LangChain Expression Language(LCEL)的核心构建块，用于创建可组合的AI工作流。主要包含四种核心类型：1) RunnableMap/RunnableParallel支持并行执行多个任务，以字典形式返回结果；2) RunnableSequence实现线性链式执行，前一步的输出作为下一步的输入；3) RunnableLambda将Python函数包装为

本文介绍了LangChain中PromptTemplate和Model模块的使用方法。在PromptTemplate部分，详细说明了模板字符串的编写规范，包括占位符、输入变量和常量变量的定义方式，并提供了工业级模板管理的实践方案，如模板注册表和工厂函数。针对对话场景，介绍了ChatPromptTemplate及其角色系统的应用。在Model部分，讲解了LangChain v1中将模型视为Runna

摘要： FlyLoRA是清华大学团队提出的参数高效微调方法，受果蝇嗅觉神经回路启发，采用隐式混合专家架构实现任务解耦与参数高效。该方法通过冻结稀疏随机投影矩阵和top-k激活机制，降低80%训练成本，多任务合并性能下降仅1-2%，优于传统方法。适用于联邦学习、边缘计算等资源受限场景，实验显示在Llama-3.1-8B等模型上性能稳定。核心创新在于避免参数干扰，提升RL兼容性，为生物启发AI设计提供

本文介绍了LangChain中PromptTemplate和Model模块的使用方法。在PromptTemplate部分，详细说明了模板字符串的编写规范，包括占位符、输入变量和常量变量的定义方式，并提供了工业级模板管理的实践方案，如模板注册表和工厂函数。针对对话场景，介绍了ChatPromptTemplate及其角色系统的应用。在Model部分，讲解了LangChain v1中将模型视为Runna

摘要： 本文介绍了LangChain中的同步链和异步链两种执行模式。同步链采用顺序执行方式，每个任务必须等待前一步完成，适合确定性流程（如问答、数据处理）。其核心组件包括PromptTemplate、LLM模型和输出解析器，使用invoke()方法执行。异步链通过ainvoke()实现并发处理，提升吞吐量，适用于批量任务。性能测试表明，异步模式在处理多个请求时显著优于同步模式。代码示例展示了两种链