摘要： LangChain的Runnable协议是核心抽象层，为所有组件提供统一执行接口，支持同步/异步调用、批量处理和流式输出。通过LCEL管道操作符(|)实现组件组合，RunnableParallel支持并行执行，RunnableBranch实现条件路由。协议包含invoke/ainvoke同步异步方法、batch/abatch批量处理、stream/astream流式输出等核心接口，采用装饰

本文介绍了LangChain中的链(Chains)系统，它用于将多个AI组件组合成端到端工作流。主要内容包括：1) 基础链类如LLMChain、SequentialChain和RouterChain；2) 高级链如RetrievalQA和ConversationalRetrievalChain；3) 链的组合方式，包括传统Chain类和现代LCEL管道；4) 记忆集成方法，如Conversatio

LangChain向量存储与集成指南 本文深入介绍LangChain的向量存储架构与集成方案，主要包括： 向量存储架构：LangChain通过VectorStore抽象层支持多种向量数据库，包括ChromaDB、Pinecone、FAISS、Weaviate等，并提供统一的操作接口 核心功能： 文档添加与向量化存储 相似度搜索（支持带分数返回） 多种检索器类型（相似度、MMR、阈值过滤等） 高级特

本文分析了LangChain框架中应用的三种核心设计模式： 策略模式 - 用于实现语言模型和检索器的可互换性，通过抽象基类定义统一接口，支持不同供应商模型的无缝切换 模板方法模式 - 在Runnable基类中定义标准执行流程，子类只需实现具体逻辑，保持执行结构一致性 装饰器模式 - 通过with_*方法链式调用为组件动态添加功能（类型检查、重试机制、降级处理等），提供灵活扩展能力 这些设计模式的巧

LangChain代理系统摘要 LangChain代理系统利用大型语言模型(LLM)作为决策引擎，动态调用工具完成复杂任务。核心组件包括： 代理类型：提供多种代理实现，如ReAct推理代理、聊天代理和OpenAI函数调用代理 执行引擎：AgentExecutor负责代理执行循环，包括思考-行动-观察的迭代过程 工具系统：支持自定义工具和预定义工具集，如搜索引擎、计算器和代码执行器 系统采用ReAc

本文深入剖析了LangChain框架的核心模块设计原理与实现细节。重点分析了Runnable系统的统一接口设计，通过抽象Runnable接口实现各类组件（提示模板、语言模型、解析器等）的无缝协作。详细展示了RunnableSequence顺序执行流程和RunnableParallel并发执行机制的具体实现，包括异常处理、中间结果追踪等关键技术点。同时介绍了语言模型抽象层BaseLanguageMo

摘要：本文详细解析Langflow的PythonCodeStructuredTool组件，该组件可将Python代码自动转换为LangChain结构化工具。文章包含组件概述、参数详解、工作原理、代码结构要求和使用案例，重点介绍如何通过AST解析技术将带类型注解的Python函数转换为StructuredTool，并提供实际代码示例。组件支持函数定义、类定义和多种参数注解，简化了自定义工具的创建流程

Langflow 组件概述 Langflow 是一个包含 95+ 分类、294 个组件的强大工具集，主要用于构建AI应用和数据处理流程。核心组件包括： 输入/输出：Chat Input/Output 等4个组件，处理用户交互 逻辑控制：If-Else、Loop 等8个组件，实现流程控制 数据处理：25个组件支持JSON/CSV解析、Python脚本执行等 AI模型：支持OpenAI、Anthrop