如何用LangChain快速搭建LLM应用与智能体【免费下载链接】langchainThe agent engineering platform.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchain想让程序能和大模型对话、调用外部工具、读懂你提供的文档却不想为每家模型接口单独写代码LangChain 是一个用于构建 AI 应用和智能体即能自主规划和执行任务的 AI 程序的 Python 框架它给模型调用、提示词、工具、对话历史这些环节都做了标准化接口你写一套代码就能在不同模型间切换。LangChain 能解决的 3 个真实场景想接入多家大模型OpenAI、Anthropic、本地 Ollama 等LangChain 把各家接口统一成一种调用方式换模型只改一行字符串。各家模型的具体对接代码都在 第三方集成目录。想让 AI 自己决定何时调用工具libs/langchain_v1/包内置了智能体架构模型会根据你给的工具清单自动决定调哪个函数、传什么参数。想让 AI 基于你自己的文档回答libs/core 里有现成的文档读取、文本切分、多轮对话记忆模块不用自己拼。从零跑通LangChain 环境准备Python 3.10 与 uv项目要求 Python 3.10并统一用 uv一个更快的 Python 依赖管理工具可替代 pip来装依赖。先确认你本地已有这两样后面所有命令都依赖它们。LangChain 安装三步走克隆仓库、进入核心包目录、安装依赖一条链跑完即可git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchain cd langchain/libs/core uv sync --group testuv sync会读取该目录的pyproject.toml按声明装好全部运行依赖--group test是顺带把测试依赖装上因为下一步就要跑测试验证。如何验证 LangChain 安装成功在libs/core目录下运行官方单元测试make test预期输出是 pytest 逐条执行测试最后给出类似N passed的汇总行——看到这个数字全部为 passed说明环境已经装好。如果看到failed说明依赖没装全回到上一步重跑uv sync --group test即可。能力速览4 个常用模块各管什么如何统一接入任意大模型模型调用被抽象成统一入口换供应商只改模型名字符串。各家模型的集成实现位于 libs/partners/OpenAI、Anthropic、Ollama 都在其中。如何构建会调用工具的 Agent给模型一份工具清单你定义的函数它会自动规划并发起调用。智能体的工厂代码在 agents 模块。如何让 AI 读懂你的文档先用加载器把 PDF、网页、Office 文件读进来再用切分器把长文本切成小块模型才能基于你的内容作答。加载器见 document_loaders 模块切分器在 libs/text-splitters/。如何记住多轮对话上下文聊天历史存储接口在 chat_history 模块向量存储、检索器的基础抽象同样在libs/core/下是后续接外部数据库的地基。下一步libs/core/tests/单元测试目录每个文件就是一个功能的完整示范跟着读比看文档直观。libs/standard-tests/模型集成包必须通过的统一测试套件能帮你确认各家模型接口行为是否一致。libs/partners/按你要接入的模型厂商挑对应的集成包安装即可。现在你可以打开libs/core/tests/里的消息和模型相关测试文件照着跑一遍对接口就有了手感。【免费下载链接】langchainThe agent engineering platform.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchain创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 如何用LangChain快速搭建LLM应用与智能体
如何用LangChain快速搭建LLM应用与智能体【免费下载链接】langchainThe agent engineering platform.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchain想让程序能和大模型对话、调用外部工具、读懂你提供的文档却不想为每家模型接口单独写代码LangChain 是一个用于构建 AI 应用和智能体即能自主规划和执行任务的 AI 程序的 Python 框架它给模型调用、提示词、工具、对话历史这些环节都做了标准化接口你写一套代码就能在不同模型间切换。LangChain 能解决的 3 个真实场景想接入多家大模型OpenAI、Anthropic、本地 Ollama 等LangChain 把各家接口统一成一种调用方式换模型只改一行字符串。各家模型的具体对接代码都在 第三方集成目录。想让 AI 自己决定何时调用工具libs/langchain_v1/包内置了智能体架构模型会根据你给的工具清单自动决定调哪个函数、传什么参数。想让 AI 基于你自己的文档回答libs/core 里有现成的文档读取、文本切分、多轮对话记忆模块不用自己拼。从零跑通LangChain 环境准备Python 3.10 与 uv项目要求 Python 3.10并统一用 uv一个更快的 Python 依赖管理工具可替代 pip来装依赖。先确认你本地已有这两样后面所有命令都依赖它们。LangChain 安装三步走克隆仓库、进入核心包目录、安装依赖一条链跑完即可git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchain cd langchain/libs/core uv sync --group testuv sync会读取该目录的pyproject.toml按声明装好全部运行依赖--group test是顺带把测试依赖装上因为下一步就要跑测试验证。如何验证 LangChain 安装成功在libs/core目录下运行官方单元测试make test预期输出是 pytest 逐条执行测试最后给出类似N passed的汇总行——看到这个数字全部为 passed说明环境已经装好。如果看到failed说明依赖没装全回到上一步重跑uv sync --group test即可。能力速览4 个常用模块各管什么如何统一接入任意大模型模型调用被抽象成统一入口换供应商只改模型名字符串。各家模型的集成实现位于 libs/partners/OpenAI、Anthropic、Ollama 都在其中。如何构建会调用工具的 Agent给模型一份工具清单你定义的函数它会自动规划并发起调用。智能体的工厂代码在 agents 模块。如何让 AI 读懂你的文档先用加载器把 PDF、网页、Office 文件读进来再用切分器把长文本切成小块模型才能基于你的内容作答。加载器见 document_loaders 模块切分器在 libs/text-splitters/。如何记住多轮对话上下文聊天历史存储接口在 chat_history 模块向量存储、检索器的基础抽象同样在libs/core/下是后续接外部数据库的地基。下一步libs/core/tests/单元测试目录每个文件就是一个功能的完整示范跟着读比看文档直观。libs/standard-tests/模型集成包必须通过的统一测试套件能帮你确认各家模型接口行为是否一致。libs/partners/按你要接入的模型厂商挑对应的集成包安装即可。现在你可以打开libs/core/tests/里的消息和模型相关测试文件照着跑一遍对接口就有了手感。【免费下载链接】langchainThe agent engineering platform.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchain创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考