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Ragas是什么 Reasoning-Aware Generative Agents结合Dify构建一套可扩展的评测框架流程图系统包括两个主要功能模块：任务表 ()评分表 ()

这篇文章摘要介绍了如何使用LangGraph框架构建规划执行型AI智能体： 系统架构由规划器、执行器和重新规划器组成，能够自主生成执行计划并动态调整 技术实现包括： 环境准备与依赖导入 基础智能体设置 状态数据模型定义 规划器和重新规划器的构建 工作流图的搭建 系统通过多步骤推理解决复杂问题，包括： 初始计划生成 步骤执行 根据结果动态调整计划 最终结果输出 该系统适用于需要多步推理的复杂任务处理

在本文中，我们将展示如何结合使用MeiliSearch和OpenAI的API来创建一个智能搜索系统。MeiliSearch是一款开源、高性能的搜索引擎，而OpenAI提供了强大的自然语言处理（NLP）模型。通过这两个工具，我们可以实现高效而智能的文本搜索功能。

本文介绍了使用LangChain框架调用多种大语言模型API的方法。主要内容包括：通过ChatOpenAI调用OpenRouter服务，使用langchain_deepseek包调用Deepseek模型，以及利用社区版接入其他模型如通义千问。文章提供了代码示例展示如何配置API密钥、创建系统消息和用户消息，以及处理模型输出。同时强调了注意事项，如API密钥管理、接口差异和费用控制。LangChai

本文深入解析LangGraph框架的中断机制实现智能人机交互的方法。文章首先介绍LangGraph的核心概念，包括状态图、内存检查点和中断机制。通过代码示例详细展示如何构建状态图、设置中断节点以及实现用户交互流程，强调状态持久化和流式执行的重要性。同时探讨了审批流程、数据确认等实际应用场景，并提供多线程支持、错误处理等高级特性与最佳实践。LangGraph的中断机制为构建灵活可控的AI工作流提供了

向量数据库就像是GPT的超级记忆芯片，扩展了它的记忆力，让它不再是金鱼脑。它可以帮助你和GPT拥有更长时间、更有深度的对话，处理更复杂的问题。希望大家喜欢这篇通俗易懂的小文章！有了向量数据库，GPT再也不会忘词啦！我们下次见喽！👋- GPT模型：大型语言模型（LLM），擅长文本生成。- Token：模型理解的最小单位。- 向量：一串数字，用来表示文本的语义信息。- 向量数据库：一个存储和查询向量

RAG技术为大语言模型注入了"外部记忆"能力，使其能够基于最新和专有知识提供准确回答，有效克服了大模型"幻觉"问题。相比传统的微调方法，RAG具有实现成本低、部署简单、知识可实时更新等优势，特别适合企业级应用场景。随着向量数据库、嵌入模型和提示工程技术的不断进步，RAG系统的性能还将持续提升，为各领域的智能问答和知识服务带来更大价值。

通过对源码的分析，发现在 Dify 项目中，数据库迁移管理 使用和来实现。通过这两个工具，开发者能够方便地追踪、管理和应用数据库模式的变化，从而保持数据库与应用代码的一致性。

本文介绍了如何使用LangChain构建智能Agent系统来实现推理和工具调用功能。主要内容包括：1) 环境配置与模型设置；2) 两种工具函数定义方法（StructuredTool和@tool装饰器）；3) Agent的初始化和工作流程解析；4) 关键技术要点如Agent类型选择、工具注册和调试模式；5) 最佳实践建议如工具设计、错误处理和复杂查询；6) 实际应用场景和注意事项。文章通过代码示例详