langchain调用外部工具，理解LangChain中Agent的实现方式

langchain调用外部工具，理解LangChain中Agent的实现方式

本文介绍了三种主要AI模型：对话模型（Chat Model）专为多轮对话设计，能生成自然连贯的回应；补全模型（Completion Model）用于文本延续和补全，适合写作和代码生成；嵌入模型（Embedding Model）将文本转为向量表示，用于语义分析和检索。通过代码示例展示了各模型的基本用法，并对比了它们的输入输出形式、核心功能和应用场景。三种模型分别适用于聊天助手、自动写作和语义检索等不

摘要： 检索增强生成（RAG）技术通过整合外部知识库弥补大语言模型的缺陷（知识局限、幻觉问题等），其标准流程包括知识库构建、检索和生成三阶段。然而传统RAG存在检索碎片化、缺乏全局语义等问题。Graph RAG作为升级方案，将知识图谱与大模型结合，利用图结构表达实体间的关联关系，实现多跳推理和动态知识演化，显著提升复杂语境下的信息检索与生成质量。这一技术突破更贴近人类认知模式，为知识密集型任务提供

本文介绍了LangChain框架及其在大语言模型应用开发中的优势，重点演示了如何基于LangChain实现RAG(检索增强生成)系统。

RAG技术概述与实现摘要 RAG（检索增强生成）技术通过结合外部知识检索与大模型生成能力，有效解决了基础大模型的四大局限性：知识局限（无法获取实时/非公开数据）、幻觉问题（错误生成）、数据安全（私域数据保护）和上下文限制（有限窗口问题）。其核心流程包括：文本分块、嵌入向量化、向量数据库存储、查询检索和生成响应。实现时需构建嵌入模型（如OpenAI的text-embedding-3系列）、计算余弦相