CacheBackedEmbeddings 是 LangChain 的嵌入包装器类，通过将文本的嵌入向量存储在缓存（支持多种后端，如内存、文件或数据库）中，复用已计算的结果，避免重复调用嵌入模型（如 OpenAIEmbeddings）。它特别适合处理大规模文档或重复文本，降低 API 调用成本和计算时间。初始化：配置 underlying_embeddings 和 document_embeddi

UnstructuredLoader 是 LangChain 的 langchain_unstructured 包中的文档加载器，基于 Unstructured 库（由 Unstructured.IO 提供）解析非结构化文档，支持多种文件类型，包括 PDF、Word、PowerPoint、HTML、Markdown、文本、图像等。它将文档分区为语义单元（如标题、叙述文本、表格），生成 LangCh

代码中使用了 langchain.chat_models.ChatOpenAI（即 ChatOpenAI 类），会触发 LangChainDeprecationWarning，提示该类在 LangChain 0.0.10 中已被废弃，并将在 1.0 中移除。官方推荐使用 langchain_openai.ChatOpenAI 替代。本回答将基于 LangChain 0.3.x，详细解释如何将 Ch

langchain_ollama.OllamaLLM 是一个便捷的 LLM 类，通过 Ollama 服务调用本地或远程模型（如 llama3）。核心功能包括：方法：invoke（同步）、stream（流式）、ainvoke/astream（异步）。参数：model（模型选择）、base_url（服务地址）、temperature（随机性）。使用方式：连接 Ollama 服务，生成文本，结合提示模板

langchain-huggingface 是 LangChain 生态系统的一个子库，专门用于将 Hugging Face 的模型和工具集成到 LangChain 框架中。LangChain 是一个用于构建基于语言模型的应用程序的框架，而 langchain-huggingface 提供了与 Hugging Face Hub 上的预训练模型、分词器和嵌入模型的无缝连接，支持文本生成、聊天、嵌入生

langchain_openai.ChatOpenAI 是 LangChain 中用于调用 OpenAI 对话模型（如 gpt-3.5-turbo、gpt-4）的类，基于 OpenAI 的聊天完成 API（Chat Completions API）。它继承自 BaseChatModel，支持结构化的消息输入（如 SystemMessage、HumanMessage），适合对话、问答和复杂任务。初始

langgraph.prebuilt 模块是 LangGraph 的核心模块，提供了 create_react_agent、ToolNode、tools_condition、ValidationNode、InjectedState 等预构建组件，简化了 ReAct 代理、工具执行和状态管理的开发。它通过封装常见逻辑，支持快速构建对话代理、自动化工作流和人类交互场景。模块设计注重易用性和灵活性，适合

langchain_chroma.Chroma 是 LangChain 提供的向量存储类，与 Chroma 数据库交互，用于存储嵌入向量并进行高效相似性搜索，广泛应用于检索增强生成（RAG）系统。常用方法包括：添加数据：add_documents, add_texts, from_documents, from_texts。检索：as_retriever, similarity_search, s

OL-CC（OpenLabel-Chinese Corpus）是北京智源人工智能研究院（BAAI）推出的中文大模型关键基础设施，其设计覆盖从预训练到指令微调的全流程需求。根据官方公开信息，OL-CC包含两大核心组成部分，分别服务于不同技术目标：OL-CC 1.0：大规模预训练语料库，OL-CC 2.0：对话指令微调数据集。该数据集的开放标志着中文大模型发展进入新阶段，其分层设计既满足基座模型的广泛

RLAIF 是一种通过使用现成的（off-the-shelf）大语言模型生成偏好标签来训练奖励模型（Reward Model, RM），并利用该奖励模型进行强化学习，从而优化语言模型输出的方法。相比 RLHF 依赖人类标注的高质量偏好数据，RLAIF 利用 AI 模型（如 PaLM 2、ChatGPT 等）生成偏好标签，显著降低了数据收集的成本和时间。