71 分钟阅读121LLMOps
为什么需要 LangChain：从模型调用到工程落地
直接调用大模型 API 很容易做出 Demo，却很难做出稳定可维护的 AI 应用。本文从 Prompt、Model、Message、Structured Output、Memory、Runnable 与 LangSmith 出发，系统解释 LangChain 到底解决了什么问题。
LangChainPrompt EngineeringLangSmith
检索文章
检索文章
加载中...
检索文章
直接调用大模型 API 很容易做出 Demo，却很难做出稳定可维护的 AI 应用。本文从 Prompt、Model、Message、Structured Output、Memory、Runnable 与 LangSmith 出发，系统解释 LangChain 到底解决了什么问题。
大模型最让人头疼的问题，不是不会说，而是会一本正经地说错。本文系统拆解事实性幻觉与忠实性幻觉的区别，分析数据、模型与架构层面的根因，并从知识编辑、检索增强、RAG、向量数据库、Embedding、LangChain Document 到 LangGraph，讲清楚一套可落地的缓解思路。