本文深入解析LangChain经典对话组件ConversationBufferMemory与ConversationChain的核心机制。ConversationBufferMemory作为基础记忆组件，完整存储对话历史但存在token爆炸风险；ConversationChain则是预封装的三合一解决方案（LLM+Memory+Prompt），开箱即用但存在实例级状态绑定的并发限制。文章通过代码示

是 LangChain 中优雅管理状态的瑞士军刀。它通过配置化的方式，将繁琐的历史记录读写逻辑从业务逻辑中剥离出来，极大地简化了代码结构。记忆口诀Config定身份 (session_id)。Factory找仓库 (get_session_history)。Keys做映射 (input/history keys)。

本文介绍了LangChain中invoke和_generate两个关键方法的区别与用途。invoke是面向模型使用者的统一公共API，支持标准调用、组合操作和高级功能；而_generate是面向模型开发者的内部抽象方法，用于实现底层模型调用逻辑。两者的关系类似汽车方向盘和发动机，invoke提供统一接口，_generate实现核心功能。这种设计实现了接口统一和实现解耦，使LangChain既易用又

本文介绍如何通过环境变量实现LangSmith的零代码自动追踪功能。核心原理是利用LangChain内置支持，只需设置LANGCHAIN_TRACING_V2=true环境变量即可自动记录所有Chain、LLM等组件的运行细节。配置包括开启追踪开关、API密钥、区域端点和项目名称。通过示例脚本演示，普通LangChain代码无需修改即可自动生成追踪报告。用户可在LangSmith控制台查看完整的调

本文详细解析了大型语言模型文本生成中的三个关键参数：Temperature、Top-k和Top-p。Temperature控制概率分布的平滑度，低温(＜1)使输出更确定，高温(＞1)增加随机性。Top-k采样固定保留前k个候选词，但存在无法适应预测置信度变化的缺陷。Top-p采样则动态保留累积概率达到阈值p的最小候选集，能更好地处理模型确定性和不确定性情况。实践建议优先使用Top-p(0.9-0.

摘要： 本文描述了在FastAPI+SSE的LLM流式对话服务中，客户端断开导致已生成响应丢失的问题。原代码仅在流式结束后保存数据，但异常中断（如CancelledError）会跳过保存环节。首次尝试捕获异常直接保存时，因请求级DB会话失效导致失败。最终解决方案采用：1）独立后台任务执行保存操作；2）创建全新DB会话避免资源冲突；3）加入重试机制处理连接异常。部署后验证显示，中断场景下部分响应内容

LangChain 0.1+架构通过引入Runnable协议统一了核心组件的交互方式，使Prompt、LLM等组件能像Unix管道一样组合。其编排层包含三大原语：Runnable（基础协议）、RunnableLambda（函数封装）和RunnableParallel（并行处理）。Runnable协议要求所有组件实现统一的调用方法（如invoke、stream等），RunnableLambda可将任

本文介绍了LangChain Expression Language (LCEL)的核心功能与应用实践。LCEL作为声明式编排协议，通过统一的Runnable接口解决了LLM应用开发中的组件组合、异步处理等痛点。文章首先展示了基础调用范式，包括同步/异步/流式三种调用策略；然后详细解析了结构化输出解析方法，从基础文本到JSON和Pydantic对象的高级处理；最后通过"旅行规划&quot

本文介绍了在受限金融IT环境中构建LLM智能代理的实战方案。针对企业级Copilot API不支持标准Function Calling的问题，提出基于ReAct模式和Model Context Protocol(MCP)的创新架构。通过时序图展示了包含请求接收、路由思考、工具调用和响应持久化的完整流程，详细说明了McpToolConverter协议适配器、ToolCallableAgent抽象基类

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