https://www.zhuzhugst.com/ 2026-06-10T06:50:47+00:00 https://www.zhuzhugst.com/ https://www.zhuzhugst.com/lib/exe/fetch.php?media=logo.png text/html 2026-05-20T11:02:33+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.zhuzhugst.com/doku.php?id=%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E4%BA%8C%E6%AC%A1%E5%BC%80%E5%8F%91:langchain:%E6%A0%B8%E5%BF%83%E8%83%BD%E5%8A%9B%E8%AF%A6%E8%A7%A3_structuredoutput&rev=1779274953&do=diff 第八章：核心能力详解 - Structured Output 在真实业务中，我们很多时候并不希望模型“自由发挥”写一段话，而是希望它返回一个可以直接被程序消费的结构。例如： * 工单分类结果； * 会议纪要行动项； text/html 2026-05-20T11:01:56+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.zhuzhugst.com/doku.php?id=%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E4%BA%8C%E6%AC%A1%E5%BC%80%E5%8F%91:langchain:%E6%A0%B8%E5%BF%83%E7%BB%84%E4%BB%B6%E8%AF%A6%E8%A7%A3_chains&rev=1779274916&do=diff 第四章：核心组件详解 - Chains（链） 在 LangChain 框架中，Chain（链）是最核心、最重要的概念之一。它将多个组件连接在一起，形成一个可执行的工作流程。通过 Chain，我们可以将 LLM、提示模板、输出解析器、外部工具等各种组件有机地组合起来，构建出功能强大的应用程序。 text/html 2026-05-20T11:02:09+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.zhuzhugst.com/doku.php?id=%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E4%BA%8C%E6%AC%A1%E5%BC%80%E5%8F%91:langchain:%E6%A0%B8%E5%BF%83%E7%BB%84%E4%BB%B6%E8%AF%A6%E8%A7%A3_messages&rev=1779274929&do=diff 第五章：核心组件详解 - Messages 在现代 LangChain 体系中，消息（Messages）不只是聊天记录，而是驱动模型、工具、状态和中间件的核心数据结构。很多初学者会把一切输入都写成一个超长字符串，这在简单任务中还能工作，但一旦系统开始出现多轮对话、工具调用、检索上下文、流式输出和状态恢复，字符串拼接就会迅速失控。消息模型的价值在于： text/html 2026-05-20T11:01:29+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.zhuzhugst.com/doku.php?id=%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E4%BA%8C%E6%AC%A1%E5%BC%80%E5%8F%91:langchain:%E6%A0%B8%E5%BF%83%E7%BB%84%E4%BB%B6%E8%AF%A6%E8%A7%A3_models&rev=1779274889&do=diff 第二章：核心组件详解 - Models 2.1 模型类型概述 在LangChain中，语言模型是最核心的组件。LangChain支持三大类模型： 2.1.1 LLMs（基础语言模型） 定义：接收字符串输入，返回字符串输出的模型。 text/html 2026-05-20T11:01:41+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.zhuzhugst.com/doku.php?id=%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E4%BA%8C%E6%AC%A1%E5%BC%80%E5%8F%91:langchain:%E6%A0%B8%E5%BF%83%E7%BB%84%E4%BB%B6%E8%AF%A6%E8%A7%A3_prompts&rev=1779274901&do=diff 第三章：核心组件详解 - Prompts 在 LangChain 框架中，Prompt（提示词）是与大语言模型（LLM）交互的核心桥梁。精心设计的提示词可以显著提升模型的输出质量和准确性。本章将深入探讨 LangChain 中的提示词工程、PromptTemplate 的使用、Few-shot Prompting 技术以及动态提示词的管理方法。 text/html 2026-05-20T11:02:22+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.zhuzhugst.com/doku.php?id=%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E4%BA%8C%E6%AC%A1%E5%BC%80%E5%8F%91:langchain:%E6%A0%B8%E5%BF%83%E7%BB%84%E4%BB%B6%E8%AF%A6%E8%A7%A3_tools&rev=1779274942&do=diff 第六章：核心组件详解 - Tools 如果说模型负责“理解、推理和表达”，那么工具（Tools）负责“接触真实世界”。没有工具的模型，只能基于训练数据和当前上下文进行回答；有了工具，模型才能查天气、查订单、读数据库、检索知识库、发送草稿、访问内部接口。因此，工具是从“会聊天”走向“能办事”的关键桥梁。 text/html 2026-05-20T11:01:16+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.zhuzhugst.com/doku.php?id=%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E4%BA%8C%E6%AC%A1%E5%BC%80%E5%8F%91:langchain:%E5%85%A5%E9%97%A8&rev=1779274876&do=diff 第一章：入门基础 1.1 LangChain 是什么 1.1.1 背景与诞生 在2022年底，OpenAI发布ChatGPT之后，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）迎来了爆发式增长。开发者们很快发现，虽然这些模型拥有强大的语言理解和生成能力，但将它们集成到实际应用中却面临诸多挑战：