本文介绍了LangChain中的文档转换器组件及其应用场景。文档转换器可接收并返回文档列表，适用于LLM应用中的多个环节，如文档加载、切割和检索。重点介绍了两种转换器：1) 问答转换器(DoctranQATransformer)，将文本转换为问答格式以提升检索相关性；2) 翻译转换器(DoctranTextTranslator)，支持跨语言文档转换。两种转换器均基于OpenAI API实现，通过t

本文介绍了自定义文档加载器的实现技巧。针对企业特殊数据需求，通用加载器可能无法满足格式要求，此时可通过继承BaseLoader基类实现自定义加载器。文章展示了如何实现lazy_load()和alazy_load()方法逐行读取文件并生成Document对象，包含行号和源文件等元数据。同时提出文档加载可分解为"二进制数据读取+解析逻辑"两个步骤，建议将解析与加载逻辑分离以提高复用

本文介绍了LLMOps聊天机器人架构的优化过程。通过整合记忆、知识库检索和格式化输出等功能，并使用LangGraph构建包含条件边和循环结构的图架构。文章重点分析了数据状态与外部配置的分离设计，提出通过动态配置实现模型切换、工具绑定、知识库关联和内容审核等功能，使应用成为可根据配置灵活调整的黑盒系统。同时阐述了如何通过分析节点数据需求来构建完整的状态数据，最终实现一个可根据用户查询和配置动态生成不

摘要： Weaviate是一款基于Go语言的开源向量数据库，提供多种部署方式：云服务（14天免费试用）、Docker容器、K8s集群和Linux/macOS嵌入式部署。其核心概念"集合"类似关系型数据库的表，命名需遵循大写字母开头的规范。使用流程包括部署实例、安装Python客户端、创建集合、添加向量数据和执行相似性搜索。Weaviate支持REST/gRPC协议连接，提供原生

本文介绍了CRAG（纠正性索引增强生成）优化策略的实现方法。该策略通过评估器判断检索文档质量，动态选择精炼文档或网络检索路径。文章详细讲解了使用LangGraph构建条件分支工作流的方法，包括：1) 节点设计（检索、评分、生成等）；2) 数据状态管理；3) 工作流编排（条件边、循环等）。实现中整合了Weaviate向量数据库、Google搜索API和GPT-4模型，展示了从检索到生成的完整流程。该

本文介绍了LangChain中RunnableWithMessageHistory类的使用方法，该工具类可自动管理聊天历史记录。主要内容包括： 核心功能：通过会话ID管理不同用户的对话历史，自动填充和存储消息 关键配置参数：包括输入输出消息键、历史消息键及会话历史工厂函数 实现示例：展示了完整的代码实现流程，包含历史存储初始化、链构建和包装过程 内部机制：解析了该类的运行流程，包括历史记录的加载、

摘要：LangGraph提供两种流式响应模式："values"（返回完整状态）和"updates"（返回增量更新）。通过stream_mode参数可切换模式，但当前实现仍存在响应延迟问题，特别是LLM节点需要内部流式支持才能提升效率。理想方案应结合节点级流式输出和内部事件流，类似主流Agent工具（如Coze、GPTs）的交互体验。该功能将在后续章节深入探讨

摘要： Weaviate是一款基于Go语言的开源向量数据库，提供多种部署方式：云服务（14天免费试用）、Docker容器、K8s集群和Linux/macOS嵌入式部署。其核心概念"集合"类似关系型数据库的表，命名需遵循大写字母开头的规范。使用流程包括部署实例、安装Python客户端、创建集合、添加向量数据和执行相似性搜索。Weaviate支持REST/gRPC协议连接，提供原生

RAPTOR递归文档树是一种新型RAG优化策略，通过树状结构组织文本检索，解决长文本处理问题。其核心流程包括：文本分块→向量化→降维→聚类→LLM摘要→递归构建层次结构。相比传统方法，RAPTOR在保持高准确性的同时显著降低成本，支持多文档和超长上下文处理。论文提出了两种检索策略（树遍历和折叠树），后者因效率更高被推荐。实现上采用UMAP降维和GMM聚类，但存在数据更新复杂的缺陷。该技术适用于需要

本文介绍了多表征/向量索引技术及其实现方法。该技术通过从多个维度记录文档块信息（如切割更小块、生成摘要或假设性问题），为每个文档块生成多条特征向量，从而提高检索命中率。文章详细阐述了多向量检索的运行流程，并提供了基于LangChain框架的代码示例。示例展示了如何使用FAISS向量数据库和本地文件存储实现"摘要检索原文"策略，以及如何通过生成假设性问题来优化检索效果。此外，还介