LangChain 框架提出了“**检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）**”的解决思路：通过整合外部知识库与语言模型，使模型能够实时检索并利用最新的知识内容，进而实现基于本地知识的问答能力。本文将详细介绍如何利用 LangChain 框架构建一个知识库问答助手，解析其工作原理、关键技术环节以及优势特点。

购买华为云耀云服务器L实例服务器并安装Virtuoso图数据库是一个相对无缝的过程，即使对于不太熟悉云计算和数据库的用户来说也不会太困难。华为云耀云服务器L实例提供了良好的用户支持和文档，帮助用户克服潜在的困难。这为用户提供了一个强大的云计算平台，可以轻松进行数据管理和分析工作。

Dify作为一个开源的LLM应用平台，提供了工作流编排、知识库管理和应用开发等丰富能力，使得构建AI应用变得更加简单高效。而华为云提供的“一键部署”解决方案，则为这些开发和运维环节提供了强大的基础设施保障。本文将介绍如何基于华为云实现对Dify平台的高效部署，并在此基础上构建一个具备实用价值的合同审核助手应用。该应用可以对上传的合同文件进行审核分析，并生成PDF与Word格式的报告，极大地提升了合

**RISC-V** 作为一种开源、模块化的指令集架构（ISA），正在重新定义嵌入式领域的生态格局。它以简洁、灵活、高能效的设计理念，为开发者提供了更自由的创新空间，逐步成为嵌入式、边缘AI和高性能计算的核心技术基础。本文将系统介绍嵌入式系统的技术特征，并深入剖析RISC-V的架构设计、扩展机制、嵌入式应用优势及其生态工具链，全面展现RISC-V如何助力构建下一代智能设备。

LangChain提供了两种主要的顺序链：`SimpleSequentialChain` 和 `SequentialChain`。它们名字相似，功能却有天壤之别。很多初学者在选择时感到困惑：我应该用哪一个？它们的区别到底在哪里？本文将作为一篇详细的指南，带你深入探讨这两种顺序链的作用、用法、适用场景和关键注意事项。读完本文，你将能够清晰地辨别它们，并在你的下一个AI应用中做出最合适的选择。

随着人工智能技术的迅猛发展，轻量级语言模型成为边缘设备和资源受限场景中的热门选择。百度近期推出的 **ERNIE-4.5-0.3B** 模型，在保持良好性能的同时，将参数规模控制在仅 0.36B，适用于对话、创作、问答等典型NLP任务。本篇博客将以实战为主线，介绍如何基于 **PaddlePaddle 框架** 快速安装和部署该模型，并配合 **FastDeploy** 工具，完成本地推理 API

近年来，大模型技术在自然语言处理、智能搜索、语义理解等领域实现了突破性进展。与此同时，AI从“封闭的服务”逐步向“开源的能力平台”演进，开源不仅加速了技术普及，也逐渐成为厂商之间竞争的重要策略。2025年6 月 30 日，百度文心大模型4.5系列大模型正式开源，这标志着国产AI生态迈入了一个新的阶段。作为一名开发者，我对开源始终保持高度关注。本文将结合我对百度开源战略的理解与实践体验，特别是如何通

借助 LangChain 框架，我们可以轻松地创建一个能与多种不同工具交互的 Agent，让它具备信息检索、搜索和多轮对话记忆的能力。本文将深入解析如何：- 使用语言模型的 **工具调用能力**；- 创建并封装 **本地数据库检索器（Retriever）**；- 集成 **在线搜索工具**；- 构建一个可 **多轮对话记忆** 的智能 Agent；- 通过示例代码展示从初始化到运行的完整过程。

借助 LangChain 框架，我们可以轻松地创建一个能与多种不同工具交互的 Agent，让它具备信息检索、搜索和多轮对话记忆的能力。本文将深入解析如何：- 使用语言模型的 **工具调用能力**；- 创建并封装 **本地数据库检索器（Retriever）**；- 集成 **在线搜索工具**；- 构建一个可 **多轮对话记忆** 的智能 Agent；- 通过示例代码展示从初始化到运行的完整过程。

在大语言模型（LLM）应用中，一个常见的问题是：模型虽然强大，但它的知识止步于训练数据。如果我们想让模型回答某份文件、公司资料或特定领域的知识，就需要一种机制——**让模型先“查资料”，再作答**。这正是 **RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）** 的核心思想。RAG 技术通过在生成阶段引入检索模块，让模型在回答之前访问外部文档，从而实现“带知识”