本文以通俗易懂、带教学风格的方式，详细讲解大模型的结构化输出、GPT Structured Outputs、长短期记忆机制，以及向量数据库的定义、应用、选型、原理、索引算法、搜索方法和工作流程。内容结合 Python 代码示例和旅游问答场景，适合初学者和开发者！

引言 在信息爆炸的时代，快速从海量文档中提取答案是一项关键能力。LangChain 是一个强大的开源框架，犹如一位“智能图书管理员”，帮助开发者轻松构建知识库问答系统，结合大型语言模型（LLM）和外部数据源，回答用户提问。本文将深入探讨：

引言 在构建基于大型语言模型（LLM）的智能应用时，LlamaIndex 和 LangChain 是两位不可或缺的“超级助手”。LlamaIndex 像一位高效的图书馆管理员，擅长整理和检索海量数据；LangChain 则像一位灵活的导演，擅长串联各种工具和模型，导演一场精彩的“AI 表演”。而 LangGraph 作为 LangChain 的“进阶版”，则更像一位精密的编舞大师，用图结构编排复杂的 AI 工作流。

LangChain 是一个强大的开源框架，旨在帮助开发者基于大型语言模型（LLM）构建智能应用程序。它不仅简化了与 LLM 的交互，还通过模块化设计和丰富的工具集，让开发者能够轻松集成外部数据源、工具和上下文信息，从而创建更智能、更实用的 AI 应用。本文将从 LangChain 的定义、核心组件、架构、Agent、Chain 和 Model 入手，结合实际案例和代码示例，带你一步步掌握这个框架的精髓。

本文以通俗易懂、带教学风格的方式，详细讲解 RAG（检索增强生成）的优化技术，包括数据清洗、查询扩展、自查询、提示压缩、效果评估、分块、嵌入模型、文档解析、提示工程，以及 Advanced RAG 和 Modular RAG 的概念。内容结合 Python 代码示例和旅游问答场景，适合初学者和开发者！

本文以通俗易懂、带教学风格的方式，详细讲解大模型微调的定义、任务、方法、PEFT、LoRA 技术，以及向量数据库的工作流程。内容结合 Python 代码示例、Mermaid 流程图和旅游问答场景，适合初学者和开发者！

本文将以通俗易懂的方式，详细讲解 RAG（检索增强生成）的定义、完整流程，以及混合检索在 RAG 中的作用。内容结合生动案例和 Python 代码示例，适合初学者和开发者学习！