AI 应用开发
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#LangChain
沿着同一枚标记，把散落在不同日子里的文字重新收拢。
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LangChain 的学习与应用（五）：Agents 上篇——工具调用与构建智能体
从 Function Calling 的底层机制出发，掌握工具定义、bind_tools、create_agent、流式执行与 LangSmith 追踪。
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LangChain 的学习与应用（四）：RAG 下篇——混合检索与问答生成
沿着 RAG 的检索流程，掌握稠密与稀疏向量检索、ANN 索引、RRF 融合、标量过滤，以及基于检索上下文生成答案。
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LangChain 的学习与应用（三）：RAG 上篇——构建可检索的知识库
沿着 RAG 的索引流程，掌握文档加载、递归切分、稠密与稀疏向量化，以及使用 Milvus 构建可检索知识库的方法。
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LangChain 的学习与应用（二）：输出解析与链式编排
从自由文本到结构化输出，掌握 JsonOutputParser、with_structured_output、Runnable 统一接口，以及串行、并行与混合链的编排方法。
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