LangChain v1.0作为首个稳定生产版本，标志着该框架正式转型为企业级智能体开发平台。主要升级包括：1）标准化智能体创建方式，通过create_agent接口替代旧版API，支持模型、工具、系统提示等核心参数；2）引入中间件机制，提供PII处理、对话摘要等预置功能，并支持自定义中间件开发；3）统一内容处理规范，简化包结构提升开发效率。新版本通过模块化设计和可扩展架构，使开发者能更高效地构建

LangChain v1.0作为首个稳定生产版本，标志着该框架正式转型为企业级智能体开发平台。主要升级包括：1）标准化智能体创建方式，通过create_agent接口替代旧版API，支持模型、工具、系统提示等核心参数；2）引入中间件机制，提供PII处理、对话摘要等预置功能，并支持自定义中间件开发；3）统一内容处理规范，简化包结构提升开发效率。新版本通过模块化设计和可扩展架构，使开发者能更高效地构建

本文详细介绍了如何利用LVS+Keepalived+Nginx构建一个高可用高性能负载均衡架构。LVS 通过 DR 模式分发流量至多台 Nginx 服务器，Keepalived 实现主备节点自动切换并确保VIP持续可用。

摘要： LangChain是一个开源的AI应用开发框架，通过模块化设计解决大模型应用中的问题，如数据滞后、幻觉等。其核心包括Model I/O、Retrieval、Memory等六大组件，支持RAG、智能代理等场景。凭借高认可度（GitHub 117k⭐）、易用性、可扩展性和可观测性（集成LangSmith平台），LangChain简化了开发流程，适用于智能问答、自动化任务和对话系统。未来，其Ag

本文介绍了LangChain框架中三种核心提示词模板的使用方法：PromptTemplate用于简单文本补全任务，通过占位符实现动态内容填充；ChatPromptTemplate支持多角色对话场景，适合聊天模型交互；FewShotPromptTemplate通过少量样本引导模型理解复杂任务。这些模板提高了提示词的可复用性、一致性和可维护性，支持模块化设计和链式调用，是构建高质量大语言模型应用的基础

摘要： LangChain是一个开源的AI应用开发框架，通过模块化设计解决大模型应用中的问题，如数据滞后、幻觉等。其核心包括Model I/O、Retrieval、Memory等六大组件，支持RAG、智能代理等场景。凭借高认可度（GitHub 117k⭐）、易用性、可扩展性和可观测性（集成LangSmith平台），LangChain简化了开发流程，适用于智能问答、自动化任务和对话系统。未来，其Ag