本节是langchian源码阅读系列第二篇，主要关于数据接入层模块

我觉得抓住以下几处重点大概就搞明白这玩意儿了一个描述符是一个有“绑定行为”的对象属性(object attribute)，它的访问控制会被描述器协议方法重写。任何定义了__get____set__或者__delete__任一方法的类称为描述符类，其实例对象便是一个描述符，这些方法称为描述符协议。当对一个实例属性进行访问时，Python 会按→→type(obj)的父类.__dict__顺序进行查找

聚焦LangChain全家桶工具设计理念，深入探讨企业级AI应用构建方法。涵盖LangChain、LangGraph、LangSmith等核心工具，详解Agentic工作流、可观测性设计及AI工程化最佳实践。学习字节DeerFlow、谷歌Gemini等开源案例，掌握Pydantic 2与国产模型集成技巧。

让没有 ChatGPT Plus 会员的小伙伴也能用上低配版代码解释器（Code Interpreter）功能，秘诀就是自己造轮子，话不多少，先看效果，然后我会讲解具体实现，最后送上源码。更多硬核内容可以移步 LLM应用全栈开发

本节是langchian源码阅读系列第二篇，主要关于数据接入层模块

原文首发于博客文章LangChain 主体分为 6 个模块，分别是对（大语言）模型输入输出的管理、外部数据接入、链的概念、（上下文记忆）存储管理、智能代理以及回调系统，通过文档的组织结构，你可以清晰了解到 LangChain的侧重点，以及在大语言模型开发生态中对自己的定位。从本节开始我将对langchian各个模块对照源码进行介绍，首先看Model I/O模块👇。

一个完整的基于 LLM 的端到端问答系统，应该包括用户输入检验、问题分流、模型响应、回答质量评估、Prompt 迭代、回归测试，随着规模增大，围绕 Prompt 的版本管理、自动化测试和安全防护也是重要的话题，部分代码参考自吴恩达老师《Building Systems with the ChatGPT API》课程。

原文首发于博客文章LangChain 主体分为 6 个模块，分别是对（大语言）模型输入输出的管理、外部数据接入、链的概念、（上下文记忆）存储管理、智能代理以及回调系统，通过文档的组织结构，你可以清晰了解到 LangChain的侧重点，以及在大语言模型开发生态中对自己的定位。从本节开始我将对langchian各个模块对照源码进行介绍，首先看Model I/O模块👇。

OpenAI的接口文档十分详细，包括对话补全，文本补全，代码补全等等信息，也包含了最佳生产实践，最佳安全实践等篇章，通读之后十分受用，推荐大家前往阅读。本文就是在接口文档的基础上，将常见的三种OpenAI 接口套壳应用代码展示出来，以帮助读者实现自己的工具。

部署前准备服务器：在Vultr上租用的VPS（Virtual Private Server 虚拟专用服务器），VPS将一台服务器分割成多个虚拟专享服务器，实现VPS的技术分为容器技术和虚拟化技术 。在容器或虚拟机中，每个VPS都可分配独立公网IP地址、独立操作系统、实现不同VPS间磁盘空间、内存、CPU资源、进程和系统配置的隔离，为用户和应用程序模拟出“独占”使用计算资源的体验。VPS可以像独..