本文介绍了 LangChain 中的记忆管理和文档处理功能。第一部分讲解了会话记忆（Memory）的实现，包括临时内存存储（InMemoryChatMessageHistory）和持久化文件存储（自定义 FileChatMessageHistory），通过 RunnableWithMessageHistory 实现对话历史自动附加。第二部分介绍了文档加载器（Document Loaders）的基本

本文介绍了LangChain框架中Chain链与输出解析器的核心概念。Chain链通过|运算符实现组件串联，其本质是Python魔法方法__or__的重写，所有可入链组件都需实现Runnable接口。文章重点讲解了输出解析器的必要性，包括StrOutputParser将AIMessage转为字符串，JsonOutputParser解析JSON数据，以及组件间的输入输出类型匹配问题。最后介绍了使用R

本文介绍了基于RAG（检索增强生成）的智能客服系统在线流程实现。系统架构包含Streamlit对话页面、RAG服务核心组件（向量检索、提示模板、聊天模型）和历史会话存储。关键技术点包括：1）VectorStoreService封装Chroma向量数据库操作，提供检索器接口；2）FileChatMessageHistory实现基于JSON文件的长期会话记忆存储；3）RagService整合检索、生成

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OpenAI 关闭 Sora 视频生成工具的真实原因

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AI 技术的发展不应该以牺牲创作者权益为代价。这场官司无论结果如何，都会让 AI 行业更清楚地知道：技术的边界，就是法律的边界。你怎么看？AI 生成内容应该受版权保护吗？欢迎评论区讨论。👉 关注我，获取更多 AI 行业深度解读。

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