LangChain框架入门:用Python打造你的专属AI代理

🎯 核心答案
LangChain可快速搭建AI代理,支持私有数据结合和工具调用。

Agent与Chain的区别

  • Chain:固定流程,适合简单任务
  • Agent:动态决策,适合复杂任务
  • 选择建议:能用Chain就不用Agent

私有数据与大模型结合

  • 加载本地文档(PDF/Word/CSV)
  • 向量化存入Chroma/Milvus
  • 构建RAG问答链

工具封装与函数调用

  • @tool装饰器快速封装Python函数
  • 支持自定义工具(如查询数据库、调用API)
  • 示例:封装天气查询工具

过渡到LlamaIndex

LlamaIndex在数据连接和索引构建上更简洁,适合从LangChain迁移。

📚 引用来源

📌 LangChain官方文档
陈利兵
AI场景应用专家 | 18年行业经验
专注政企数字化转型、AI场景应用、数字经济领域,服务多家政府机构和大型企业。

🔗 关联实体

LangChain Python AI框架

❓ 常见问题

常见问题解答

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