在[上一篇文章](https://blog.csdn.net/ordinary_brony/article/details/149293790)中，我们完成了ChatOpenAI的实例化。接下来也就自然而然是使用它了。

在上一篇文章(http://hexo.sakebow.cn/2024/12/10/LLM/langchain-custom-llm/)中，我们探讨了如何自定义LLM类。但是看到最新的LangGraph版本中，主要利用的是OpenAI或者ChatOpenAI，并使用了ChatOpenAI独有的bind_tool方法，使得图结构有了更为丰富的动作与功能，这让我非常眼红。于是本文就探讨了OpenAI或C

从来没想过在接入通义千问的时候还会遇到NotImplementedError。实在难以理解，处理过后才明白问题。现在总结后给出结果。

本文主要是继续深挖Tongyi类，并进一步探究详细的流程。个人理解不够全面，能够为大家给出的解释有限。

这一篇文章将尝试做一个缝合怪，把langchain、知识图谱以及qwen融合在一起，形成一个智能问答系统。体验demo：http://120.26.106.143:8501/（不是很稳，经常挂掉）

突然发现了Python3.8版本引入的海象运算符，就借着位运算的需求来看看是怎么个用法。

在https://blog.csdn.net/ordinary_brony/article/details/150351142中，我们讨论了怎么在构建MCP。为了能够实现更复杂的功能，我们尝试将LangGraph引入到MCP中。

在https://blog.csdn.net/ordinary_brony/article/details/150351142中，我们讨论了怎么在构建MCP。为了能够实现更复杂的功能，我们尝试将LangGraph引入到MCP中。

既然MCP都已经出现了，甚至已经纳入面试题目了，就简单尝试一下这个新玩意儿。

这一篇文章将尝试做一个缝合怪，把langchain、知识图谱以及qwen融合在一起，形成一个智能问答系统。体验demo：http://120.26.106.143:8501/（不是很稳，经常挂掉）