在开发聊天机器人时，必须认识到，可能存在仅基于其现有知识无法回答的问题。通过集成外部tools，聊天机器人可以搜索网页或访问外部api来检索实时信息或相关数据，从而提升用户体验。本教程将主要关注如何利用LangGraph预构建的ToolNode进行工具调用，它允许聊天机器人调用这些附加功能。设置好环境后，下一步是定义聊天机器人将用于处理特定查询的工具。在此上下文中，工具可以定义为聊天机器人可以调用

在当今数据驱动的世界中，高效地存储、检索和处理大规模数据成为了AI应用开发的关键挑战。Weaviate作为一个开源的向量搜索引擎，凭借其强大的功能和灵活的架构，正逐渐成为开发者构建智能AI应用的首选工具。本文将深入探讨Weaviate的核心概念、架构设计、索引机制以及其在实际应用中的优势。

预训练语言模型显著提高了文本分类系统的能力。通过利用PyTorch和Transformers，你可以有效地实现和实验最先进的模型，改进您的解决方案，以提供更准确和细致的结果。使用预训练模型进行文本分类为优化NLP解决方案打开了大门，这些解决方案可以应用于各种领域，如情感分析、垃圾邮件检测等。

方案类型核心技术性能特征最佳实践场景LIKE过滤字符串匹配O(N)线性复杂度小数据量/原型开发全文搜索倒排索引+统计语言模型O(logN)+亚毫秒响应大数据量/商业智能分析函数索引空间填充曲线+相似度计算O(logN)+可控延迟中等规模/混合型查询需求接入层：使用前端分词+模糊匹配降低无效请求服务层：结合Elasticsearch构建实时索引数据层：通过SQLAlchemy实现多模式查询兼容。

合并链的设计反映了对语言模型局限性的针对性突破。其核心价值在于通过分阶段、多策略的文本处理，平衡效率与质量：Stuff链以简驭繁，MapReduce链以并行换规模，Refine链以时间换精度，Rerank链以筛选提纯度。这些策略的共存体现了“没有最优解，只有最适解”的工程思维。未来，尽管模型上下文窗口的扩展可能削弱部分链的必要性，但其分治、迭代、筛选的思想仍将影响复杂文本处理系统的架构设计。

LangChain 是一个开源框架，旨在简化使用大型语言模型（LLM）创建应用程序的过程。它为链提供了标准接口，与许多其他工具进行了集成，并为常见应用提供了端到端的链。LangChain 让 AI 开发人员能够基于大型语言模型（如 GPT-4, DeepSeek）与外部计算和数据源相结合来开发应用程序。该框架提供了 Python 和 JavaScript 的包。

随着 AI 代理（Agent）技术爆发式发展，不同场景下的**标准化通信协议**已成为行业刚需——如何让 AI 代理与前端界面实时交互？如何连接外部数据源（如数据库、API）？多个代理之间又该如何协作？本文聚焦三大核心协议：**AG-UI（Agent-User Interaction Protocol）、MCP（Model Context Protocol）、A2A（Agent2Agent Pro

无需写代码，跟着以下步骤，让你的AI学会灵活调用商品信息，秒变专业顾问！组件，搜索“customer-service”获取预置客服模板，一键生成带退货政策、尺码表等字段的对话流，省去从头编写的时间！通过提示词设计，你的AI不仅能“听懂”问题，还能“聪明”地调用业务数据，真正成为高效助手！：访问 Langflow官方文档，查看完整电商客服案例，5分钟搭建你的第一个智能助手吧！：在提示词中加入风格指令

本文解释如何使用LangGraph构建了基本的聊天机器人，演示了状态管理和节点功能的关键概念。聊天机器人能够进行对话并根据用户输入生成响应，作为将来可以添加更复杂功能的基础。为了让你理解示例，我们首先介绍安装所需的软件包、配置API密钥，以及理解增强聊天机器人功能所必需的基本概念。通过理解这些方面，你可以创建有效的聊天机器人来维护会话流并处理用户输入。

在自然语言处理领域，问答系统（QA）一直被视为衡量机器理解能力的"试金石"。自2017年Transformer架构横空出世，这一领域发生了翻天覆地的变化。本文将带您从零开始，使用PyTorch和Hugging Face生态系统构建一个完整的问答系统，并深入探讨如何通过自定义数据微调模型。我们还将通过一个医疗领域的实际案例，揭示模型优化的核心技巧。