本文介绍了嵌入模型、向量数据库和检索器的使用。首先展示了如何使用OpenAI的文本嵌入模型将句子和文档向量化，包括embed_query和embed_documents方法。然后详细说明了向量数据库的应用，重点介绍了Chroma数据库的数据存储和多种检索方式（相似性检索、L2距离分数检索、余弦相似度检索等）。最后讲解了检索器的基本使用和不同检索策略（默认检索、分数阈值查询、MMR搜索），并演示了如

本文介绍了LangChain框架中的Retrieval模块，重点探讨了RAG技术如何缓解大模型的"幻觉"问题。文章详细讲解了文档加载器(DocumentLoaders)的使用方法，包括Txt、Pdf、CSV、JSON等多种格式的加载方式。同时深入分析了文档拆分器(TextSplitters)的必要性和多种拆分策略，如CharacterTextSplitter、Recursive

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Ollama是一个支持本地运行大模型的集成框架，主要用于LLaMA架构的开源模型。它支持跨平台部署（Mac/Linux/Windows），可自动下载和运行Qwen、Deepseek等主流模型。安装后，用户可通过命令行或图形界面交互，模型默认保存在C盘但可自定义路径。通过LangChain的ChatOllama模块可轻松调用本地模型（如deepseek-r1:8b），支持默认端口或自定义地址访问。O

文章摘要：本文深入探讨了AI智能体（Agent）的应用开发，对比了传统Chain模式与智能体模式的区别。智能体通过语言模型实现自主决策，支持两种主要模式：FunctionCall（高效结构化调用）和ReAct（带推理能力的链式思考）。文章详细介绍了智能体的创建方法、工具集成方式，并提供了天气查询、股票分析等具体示例代码，展示了如何通过initialize_agent或create_xxx_agen

摘要：Harness是AI领域用于"驾驭"大模型的基础设施体系，包含目标设定、工具接入、记忆管理等核心模块。它与Prompt（单次指令）和Skill（可复用能力）构成层级关系：Harness提供系统级框架，Skill封装具体任务能力，Prompt触发即时响应。三者协同工作（如代码开发场景），形成"骨架-肌肉-神经信号"的有机整体，使AI智能体能够安全高效地完

摘要：本文介绍了LangChain中工具(Tool)的概念和使用方法。工具通过扩展大语言模型能力，使其能与外部系统交互。核心要素包括名称、描述、输入模式和调用函数。文章详细讲解了两种自定义工具的方法：使用@tool装饰器和StructuredTool.from_function类方法，并提供了代码示例。最后演示了工具调用实例，展示如何让大模型分析工具需求并执行具体操作，包括文件移动等任务。工具调用

摘要：本文介绍了LangChain中工具(Tool)的概念和使用方法。工具通过扩展大语言模型能力，使其能与外部系统交互。核心要素包括名称、描述、输入模式和调用函数。文章详细讲解了两种自定义工具的方法：使用@tool装饰器和StructuredTool.from_function类方法，并提供了代码示例。最后演示了工具调用实例，展示如何让大模型分析工具需求并执行具体操作，包括文件移动等任务。工具调用

本文介绍了LangChain中的Memory模块及其实现方式。Memory用于存储多轮对话的上下文信息，使大模型具备记忆能力。文章详细讲解了多种Memory组件：基础组件ConversationBufferMemory存储完整对话历史；ConversationBufferWindowMemory只保留最近K条对话；ConversationTokenBufferMemory基于token数量控制记忆

摘要： 向量数据库是专为处理AI生成的多维向量数据而设计的数据库，擅长相似性搜索（如图片、文本检索）。与传统关系型数据库（如MySQL）不同，它通过向量化技术（如将“猫”转为[0.12,0.33,...]）存储非结构化数据，并基于余弦相似度或欧式距离快速匹配相似内容。核心技术包括HNSW索引、混合元数据存储，广泛应用于以图搜图、推荐系统及RAG（检索增强生成）流程。主流工具有Milvus、Chro