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AI 应用开发核心技术详解核心能力：Prompt 编排模型调用流式输出上下文记忆结构化结果解析多步骤 AI 工作流构建1. Prompt 编排（Prompt Orchestration）1.1 什么是 Prompt？Prompt（提示词）就是给大模型...

在大模型（LLM）应用开发中，一个非常现实的问题是：不同模型接口各不相同，如何优雅地统一调用？比如：千问（Qwen）DeepSeekKimiOpenAI每家 API 风格都不一样，如果你直接对接，代码会变得非常混乱。这时候，LangChain 就登场...

从“控制流程”到“数据流”：彻底理解 LCEL 的设计思想在学习 LangChain 的过程中，很多人会写 .pipe()，但却并不真正理解它为什么重要。这篇文章不会只教你“怎么用”，而是带你从底层思维转变出发，彻底搞懂 LCEL（LangChain...

本文整理了 LangChain.js 的核心概念与实践，涵盖模型创建、提示词模板、链式调用、任务拆解、Plan & Execute 模式、ReAct Agent 等内容。📚 目录创建大模型对象PromptTemplate 提示词模板链式调用（LCE...

SSE 和 WebSocket 详解（AI 流式输出核心技术）在 AI 应用开发中，例如 ChatGPT、Claude、文心一言等产品，为什么回答不是等待几十秒后一次性返回，而是像打字一样逐字生成？核心原因：服务端生成一部分数据后，会立即推送给客户端...

RAG 是什么RAG 的全称是 Retrieval-Augmented Generation，即检索增强生成。它是一种让大模型在回答问题前，先去外部知识库中查找相关资料，再根据查到的资料生成答案的技术。为什么需要 RAG：大模型的知识困局第一个困境：...