好了，以上就是目前所总结的 Agent 九大设计模式，其实 Agent 中。

微软开源 GraphRAG 后，热度越来越高，目前 GraphRAG 只支持 OpenAI 的闭源大模型，导致部署后使用范围大大受限，本文通过 GraphRAG 源码的修改，来支持更广泛的 Embedding 模型和开源大模型，从而使得 GraphRAG 的更容易上手使用。需要 Python 3.10-3.12 环境。安装完整后，需要创建一个文件夹，用来存储你的知识数据，目前 GraphRAG 只

由于本人的研究是文本、语音和图像三者模态数据的融合，所以针对的是这三种模态的特征融合方法进行总结。本文章会从方法、总结网址和综述文章进行介绍。方法：首先，在特征提取之后，多模态特征融合的方法分为四种：特征级融合、决策级融合、混合级融合和模型级融合。其中：特征级融合。也称为早期融合，是多模态识别系统最常用的策略。它表示在提取后立即从不同模态提取的特征连接成单个高维特征向量的方法。多模态早期融合方法常

开源的检索增强型生成（RAG）模型随着对大型语言模型中增强功能需求的增长而变得越来越庞大。那它们是什么呢？RAG模型是密集检索（DPR）和序列到序列模型的结合。其设计目的是通过引入外部知识来增强LLMs的能力。这是通过检索与查询相关的文档，并使用这些文档来作为上下文发给LLM以得到最终生成结果实现的。这个过程允许RAG模型产生更准确和上下文相关的输出，因为检索和生成组件一起进行了微调。这种方法在知

今天给大家分享一个Agent智能体学习教程，它不局限于表面框架，而是从智能体核心原理出发，带你深入理解经典范式。

你真正需要的，不是技术学习路线，而是一条 “能立刻上手，能解决问题”的应用型路径。

我将介绍一个基于 LangGraph 构建的全面 GraphRAG 多智能体系统，它作为一个智能的食物助手。

2.1 编码工具简介 62.2 编码工具工作流示意 62.3 使用编码工具 82.4 小结 15。

上篇文章讲解了 Embedding 的一些基本信息并使用 OpenAI 的 Embedding API 进行演示。上篇文章的案例是每次都重新构建向量数据，虽然 Embedding 方法调用并不算贵，若是私有数据较大，每次都将私有数据转换成对应的向量数据也是一个大开销，这时候就需要的存在。

至此，Langchain的各个模块使用方法就已经介绍完毕啦，相信你已经感受到Langchain的能力了～不难发现，LangChain 是一个功能十分强大的AI语言处理框架，它将Model IO、Retrieval、Memory、Chains、Agents和Callbacks这六个模块组合在一起。Model IO负责处理AI模型的输入和输出，Retrieval模块实现了与向量数据库相关的检索功能，M