如果把 LLM 比作汽车的发动机，那么 LangChain 就是完整的汽车底盘 + 传动系统 + 控制系统 —— 它让 “发动机” 能适配不同的 “车身”（应用场景），实现更复杂的 “行驶功能”（业务逻辑）。Chains 是 LangChain 的 “灵魂”，它允许将多个组件（LLM、Prompt、检索器等）组合成一个可执行的流程，解决 “单步操作无法完成复杂任务” 的问题。LangChain 框

随着大模型技术快速发展，LLM Agent与已成为 AI 应用落地的核心能力。传统 LLM 仅能处理文本生成，存在信息滞后、缺乏行动力、逻辑不精确三大痛点，而 Agent 通过自主规划、记忆、工具调用实现复杂任务，Function Calling 则打通大模型与外部世界的连接。本文从基础概念讲起，覆盖Dify 本地部署、Ollama 本地大模型对接、Function Calling 代码实战、La

LangChain 是一款基于大语言模型（LLM）的开源开发框架，同时集成了海量开箱即用的工具库，核心定位是标准化、模块化构建复杂LLM应用。它和普通Python工具库（Requests、Pandas）有本质区别：普通工具库只能解决单一问题，而LangChain可以整合各类模型、工具、数据源，搭建完整的AI应用流水线，覆盖从数据处理、模型调用、流程编排到部署监控的全流程。维度Chain（老方法）L

OpenClaw（曾用名 ClawdBot / Moltbot）是2026年现象级开源本地AI Agent项目，登顶GitHub热门榜单，拥有数万Star。它不是普通聊天机器人，而是可自主执行任务的私人AI助理从「只会聊天」升级为「全权做事」，支持本地部署、数据自留、多平台接入、自定义技能，安全性和可控性拉满。支持YAML极简语法自定义专属技能，无需复杂编程，以「每日科技新闻摘要」为例：1、新建技

随着大模型技术快速发展，LLM Agent与已成为 AI 应用落地的核心能力。传统 LLM 仅能处理文本生成，存在信息滞后、缺乏行动力、逻辑不精确三大痛点，而 Agent 通过自主规划、记忆、工具调用实现复杂任务，Function Calling 则打通大模型与外部世界的连接。本文从基础概念讲起，覆盖Dify 本地部署、Ollama 本地大模型对接、Function Calling 代码实战、La

如果把 LLM 比作汽车的发动机，那么 LangChain 就是完整的汽车底盘 + 传动系统 + 控制系统 —— 它让 “发动机” 能适配不同的 “车身”（应用场景），实现更复杂的 “行驶功能”（业务逻辑）。Chains 是 LangChain 的 “灵魂”，它允许将多个组件（LLM、Prompt、检索器等）组合成一个可执行的流程，解决 “单步操作无法完成复杂任务” 的问题。LangChain 框

首先定义了抽取规则，其次定义了提示词模板和缺失值处理规则，构建了一个示例传给了历史记录，将当前问题与历史对话进行拼接，最后将拼接的结果发送给大模型实现信息抽取。这里通过一个死循环实现连续传入信息。方式安装模型到本地。

LangChain 是一款基于大语言模型（LLM）的开源开发框架，同时集成了海量开箱即用的工具库，核心定位是标准化、模块化构建复杂LLM应用。它和普通Python工具库（Requests、Pandas）有本质区别：普通工具库只能解决单一问题，而LangChain可以整合各类模型、工具、数据源，搭建完整的AI应用流水线，覆盖从数据处理、模型调用、流程编排到部署监控的全流程。维度Chain（老方法）L

编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器（Encoder）：核心职责是理解输入，对整段文本做语义提取、特征建模，擅长读懂上下文、挖掘文本信息，代表模型就是BERT（纯Encoder架构）。解码器（Decoder）：核心职责是生成输出，基于已有内容逐字推理续写，擅长对话、创作、续写，代表模型就是GPT（纯Decoder架构）。Encoder是AI的“阅读理解大脑”，Decoder是

OpenClaw（曾用名 ClawdBot / Moltbot）是2026年现象级开源本地AI Agent项目，登顶GitHub热门榜单，拥有数万Star。它不是普通聊天机器人，而是可自主执行任务的私人AI助理从「只会聊天」升级为「全权做事」，支持本地部署、数据自留、多平台接入、自定义技能，安全性和可控性拉满。支持YAML极简语法自定义专属技能，无需复杂编程，以「每日科技新闻摘要」为例：1、新建技