Graphiti 是一个框架，用于构建和查询具有时间感知的知识图谱，特别适用于在动态环境中操作的 AI 智能体。与传统的检索增强生成（RAG）方法不同，Graphiti 能够持续地将用户互动、结构化与非结构化的企业数据以及外部信息集成到一个连贯的、可查询的图谱中。该框架支持增量数据更新、高效检索，并且可以精确地进行历史查询，而无需重新计算整个图谱，因此非常适合开发交互式、具有上下文感知的 AI 应

Graphiti 是一个框架，用于构建和查询具有时间感知的知识图谱，特别适用于在动态环境中操作的 AI 智能体。与传统的检索增强生成（RAG）方法不同，Graphiti 能够持续地将用户互动、结构化与非结构化的企业数据以及外部信息集成到一个连贯的、可查询的图谱中。该框架支持增量数据更新、高效检索，并且可以精确地进行历史查询，而无需重新计算整个图谱，因此非常适合开发交互式、具有上下文感知的 AI 应

这是一个容易被忽视、但实战中极其恼人的问题。Schema告诉AI：“这两个字段都是字符串”。due_date到底要2025-11-25还是？是12345还是USR-12345？以前，开发者只能在描述里写一大堆文字说明，或者祈祷AI猜对。

这是一个容易被忽视、但实战中极其恼人的问题。Schema告诉AI：“这两个字段都是字符串”。due_date到底要2025-11-25还是？是12345还是USR-12345？以前，开发者只能在描述里写一大堆文字说明，或者祈祷AI猜对。

上一篇文章一文弄懂Agent从手搓Claude开始，我们介绍了如何手搓Agent，发现有些事情必须要去做：比如和LLM传递信息，使用Tools，用ReAct增强Agent，用RAG获取外部信息，记住历史信息等等。我曾经说过，重复的事情做三遍，就应该考虑工具化。LangChain正是在这样的背景下诞生的，它提供了一个辅助实现这些功能的框架和工具集，从而帮助开发者构建更加强大，可落地的商业Agent应

上一篇文章一文弄懂Agent从手搓Claude开始，我们介绍了如何手搓Agent，发现有些事情必须要去做：比如和LLM传递信息，使用Tools，用ReAct增强Agent，用RAG获取外部信息，记住历史信息等等。我曾经说过，重复的事情做三遍，就应该考虑工具化。LangChain正是在这样的背景下诞生的，它提供了一个辅助实现这些功能的框架和工具集，从而帮助开发者构建更加强大，可落地的商业Agent应

随着现在的模型越来越大，训练数据越来越多时，单卡训练要么太慢，要么无法存下整个模型，导致无法训练。当你拥有多张GPU（单机多卡，多机多卡）时，你就可以通过一些并行训练的方式来解决你的问题。每个GPU都加载全量模型参数，将数据分割成多块输入到每个GPU中单独处理，但在计算loss和梯度时会有同步机制。

本文详细介绍LangChain框架，一个简化LLM应用开发的工具。解析其核心概念（组件与链）、三大应用场景及六大模块，包括模型I/O、数据连接、链、记忆、Agent和回调处理器。通过代码示例展示从环境配置到创建聊天机器人、Agent及加入记忆功能的完整开发流程，帮助开发者快速构建响应式AI应用。当开发者构建LLM应用时，可能会遇到很多API接口、数据格式、工具等，特别是一个非AI领域的开发者，要研

本文详细介绍LangChain框架，一个简化LLM应用开发的工具。解析其核心概念（组件与链）、三大应用场景及六大模块，包括模型I/O、数据连接、链、记忆、Agent和回调处理器。通过代码示例展示从环境配置到创建聊天机器人、Agent及加入记忆功能的完整开发流程，帮助开发者快速构建响应式AI应用。当开发者构建LLM应用时，可能会遇到很多API接口、数据格式、工具等，特别是一个非AI领域的开发者，要研

AstrBot 是一个。