• 「工程实践」LangChain RAG + Agent 搭建多工具 AI 知识库问答助手系统

    calendar Apr 17, 2026 · 6 分钟阅读 · AI大模型 LangChain RAG Agent 知识库  ·
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    一、项目概述 从零开始，使用 Python 基于 LangChain RAG（检索增强生成）+ Agent（智能代理） 构建一个完整的多工具 AI 知识库问答助手系统。系统具备文档问答、数学计算、天气查询、时间查询和提醒设置等多种功能，能够根据用户问题智能选择合适的工具进行处理。 1.1 技术选型 组件 技术 版本 说明 语言 Python 3.10+ 主开发语言 AI 框架 LangChain …


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  • 「工程实践」LangChain RAG 深度解析与实战

    calendar Apr 15, 2026 · 7 分钟阅读 · AI大模型 LangChain RAG 工程实践  ·
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    一、基础概念 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将信息检索与文本生成相结合的人工智能技术。通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为上下文（Context）输入给大语言模型（LLM），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如智能问答、文本摘要、内容生成等。 其核心流程可概括为：用户提问 → 检索相关文档 → 将检索结果与问题融合 → 生成最终答 …


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  • 「学习笔记」大模型GraphRAG（知识图谱增强检索）

    calendar Feb 10, 2026 · 5 分钟阅读 · AI大模型 RAG 学习笔记  ·
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    一、基础概念 GraphRAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）是将知识图谱与检索增强生成（RAG）融合的技术，通过构建实体与关系的图结构，提升复杂语义任务中的信息检索与生成质量。相比传统 RAG 依赖文本相似性匹配，GraphRAG 能够捕捉结构化关联，支持多跳推理和全局语义理解。 1.1 传统RAG核心问题 传统RAG通过向量相似度检索文档片段，但存在 …


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  • 「学习笔记」大模型 RAG（检索增强生成）

    calendar Feb 8, 2026 · 2 分钟阅读 · AI大模型 RAG 学习笔记  ·
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    一、基础概念 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将信息检索与文本生成相结合的人工智能技术。通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为上下文（Context）输入给大语言模型（LLM），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如智能问答、文本摘要、内容生成等。 其核心流程可概括为：用户提问 → 检索相关文档 → 将检索结果与问题融合 → 生成最终答 …


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