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。
LLMOps 是 AI 工程化领域最火的话题之一。但这玩意到底在解决什么？本文用一个真实的上线翻车故事开头，逐层拆开 Token、Embedding、Agent、Prompt Engineering、RAG、Fine-tuning 的真实含义，帮你建立自己的判断框架——什么时候该用、什么时候别碰、用错了会怎么死。