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langchain系列之基于create_react_agent 创建一个Agent

create_react_agent 是用于构建基于 ‌ReAct(思考-行动)模式‌ 的智能代理(Agent)的核心函数,其作用是将大语言模型(LLM)与工具调用能力结合,实现动态任务处理

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#人工智能#自然语言处理#语言模型
Function Calling进行Mysql数据库查询

进行表结构的定义以及mysql数据库的连接以及查询`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '角色id',`role` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '角色简称',`name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',`wuqi` varchar(255) DEFAULT N

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#数据库#mysql#人工智能 +2
基于SQLDatabase+langchain+mysql搭建智能sql查询

‌‌是一个工具集,旨在帮助AI代理与进行交互。其主要功能包括执行SQL查询、探索数据库结构、验证SQL语句等。通过这些功能,SQLDatabase Toolkit能够使AI系统更有效地从SQL数据库中检索数据,特别是在需要迭代处理和错误恢复的情况下‌12。‌‌则是一个用于连接和操作SQL数据库的组件。它允许开发者创建数据库对象,并通过这些对象执行各种数据库操作,如查询数据、获取表结构信息等‌12。

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#mysql#sql#python +2
基于高德地图MCP + SSE + langchain_mcp_adapters 实现一个智能出行系统

1. 高德地图MCP:高德地图MCP是一个用于高德地图的API,它提供了许多用于获取地图数据的接口。SSE(Server-Send Events)是基于 HTTP协议中的持久连接是一种服务端向客户端推送信息的单向通信方法3. langchain_mcp_adapters:langchain_mcp_adapters是一个用于使用langchain进行自然语言处理MCP的适配器。这三个技术组件共同构

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#人工智能
langchain + Faiss + embedding构建基于RAG的PDF文件问答系统

随着人工智能技术的发展,结合检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)的问答系统在文档处理领域展现出强大的潜力。本系统基于‌‌与‌‌,专注于实现对PDF文件的高效语义理解与智能问答,适用于企业文档管理、学术研究、法律咨询等场景。

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#faiss
langchain + Faiss + embedding构建基于RAG的PDF文件问答系统

随着人工智能技术的发展,结合检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)的问答系统在文档处理领域展现出强大的潜力。本系统基于‌‌与‌‌,专注于实现对PDF文件的高效语义理解与智能问答,适用于企业文档管理、学术研究、法律咨询等场景。

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#faiss
langchain实现Function Calling功能

是一个用于构建大语言模型(LLM)应用的开发框架,支持 Python 和 JavaScript。

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#人工智能#深度学习
基于高德地图MCP + SSE + langchain_mcp_adapters 实现一个智能出行系统

1. 高德地图MCP:高德地图MCP是一个用于高德地图的API,它提供了许多用于获取地图数据的接口。SSE(Server-Send Events)是基于 HTTP协议中的持久连接是一种服务端向客户端推送信息的单向通信方法3. langchain_mcp_adapters:langchain_mcp_adapters是一个用于使用langchain进行自然语言处理MCP的适配器。这三个技术组件共同构

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#人工智能
langchain系列之基于create_react_agent 创建一个Agent

create_react_agent 是用于构建基于 ‌ReAct(思考-行动)模式‌ 的智能代理(Agent)的核心函数,其作用是将大语言模型(LLM)与工具调用能力结合,实现动态任务处理

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#人工智能#自然语言处理#语言模型
LangGraph从入门到实战

定义状态# 创建 graph# )# 定义一个执行节点# 调用大模型,并返回消息(列表)# 返回值会触发状态更新 add_messages# Prompt模板template = """请根据对话历史和下面提供的信息回答上面用户提出的问题:{input}"""# 检索 top-3 结果# 定义 rag查询节点else:# 填 prompt 模板。

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#人工智能#机器学习
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