#LangChain
7 posts tagged "langchain"
Part 4 — Knowledge Graph 知識圖譜（四）：結合 LLM — GraphRAG 與多跳推理
為什麼純向量 RAG 在多跳問題上失敗？GraphRAG 如何用知識圖譜補足、降低 LLM 幻覺。含 LangChain + Neo4j 的可跑程式碼與 Text2Cypher 實作。
Part 5 — Knowledge Graph 知識圖譜（五）：實戰 — 用 LLM 自動建構知識圖譜並做問答
端到端實戰：用 LLM 把純文字文件自動抽成三元組、寫入 Neo4j、再接 GraphRAG 做問答。完整可跑的 Python 程式碼與架構演進建議。
Part 27 — AI 工程從零開始｜Phase 13 Part 2：AI 工作流程編排 — LangChain、LlamaIndex 與生產管線
深入解析 AI 工作流程編排：LangChain/LlamaIndex/Haystack 框架比較、DAG 管線設計、有狀態工作流程、錯誤重試與生產監控
LangGraph 客服工單後端：從狀態設計到可恢復的執行
用一個客服工單流程（接收 → 分類 → 路由 → 解決或升級 → 結案）走完 LangGraph 1.x 後端的關鍵決定：state 欄位分類、Command 路由、interrupt 交給人審、RetryPolicy 與有上限的重寫迴圈、PostgresSaver 持久化與串流 API。
ollama on mac - part 4 - 與應用整合(Python、OpenAI SDK、LangChain、Open WebUI、RAG)
把本機 Ollama 模型接進真實應用的完整實戰:官方 Python/JS SDK、OpenAI 相容層、LangChain、Open WebUI,以及手把手打造一個離線可跑的本地 RAG。
Langfuse 入門 Part 2 — 三行程式碼開始追蹤:SDK 整合與 Tracing 實戰
概念懂了,該動手了。本篇示範用 Langfuse Python SDK 把應用接上可觀測性:@observe 裝飾器、get_client 與 context manager、OpenAI 一行替換整合、LangChain callback handler,以及如何用 Session、User、Metadata 讓 trace 真正可查可比。
LangGraph + LangChain 完全入門指南：從基礎到生產
把 LangGraph 看成「帶 checkpointer 的狀態機」，先學會 State 與 reducer、條件邊、interrupt/Command 人工介入、持久化這四件事，就能讀懂任何 LangGraph 程式並知道何時不該用它。