天津网站建设方案外包高端网站推广

天津网站建设方案外包,高端网站推广,网页开发环境一般写什么,做美篇发网站简介 LangChain 1.0放弃Chain设计#xff0c;引入标准化ReAct循环和Middleware机制#xff0c;通过create_agent函数简化Agent构建#xff0c;实现PII检测、自动重试等生产级能力。与Milvus向量数据库集成#xff0c;提供长期记忆系统#xff0c;解决海量知识检索、记忆持…简介LangChain 1.0放弃Chain设计引入标准化ReAct循环和Middleware机制通过create_agent函数简化Agent构建实现PII检测、自动重试等生产级能力。与Milvus向量数据库集成提供长期记忆系统解决海量知识检索、记忆持久化和多模态内容管理问题。技术选型上LangChain适合快速构建标准AgentLangGraph适用于复杂工作流。不再搞Chain 设计的LangChain 1.0 如何结合Milvus打造生产级agent最近被广大开发者又爱又恨的LangChain 迎来了重大改版专门为agent落地打造的LangChain 1.0版本终于来了简单来说其改动主要在于通过放弃早期的Chain 设计引入标准化 ReAct 循环推理→工具调用→观察→判断和**Middleware 机制**简化agent开发流程、统一标准。那么改版的LangChain 怎么用如何结合Milvus落地生产本文将重点解读。一、LangChain 为何改版Chain 设计不适用agent时代过去LangChain 0.x 版本的优点是能让开发者快速构建Agent 原型。但同时也存在三个核心问题1、僵化的 Chain 设计预构建的 Chain如SimpleSequentialChain、LLMChain在标准场景下很方便但一旦业务逻辑偏离模板开发者就会陷入两难——要么被迫接受框架的全部设计要么放弃框架直接操作原始 LLM 调用。2、缺少生产级控制上下文溢出长对话导致 Token 超限系统崩溃敏感信息泄露PII 数据邮箱、身份证直接发送给第三方模型高风险操作Agent 在无人工确认的情况下删除数据、发送邮件这些问题在 Demo 阶段难以暴露但上线后每一个都可能致命。3、模型切换的重复工作OpenAI、Anthropic、国产模型的接口差异Reasoning 格式、Tool Calling 协议迫使开发者在每次切换时重写适配代码。而针对以上问题LangChain 1.0选择放弃早期的Chain 设计引入标准化 ReAct 循环推理→工具调用→观察→判断create_agent函数 10 行代码就能构建生产级 Agent和Middleware 机制注入 PII 检测、人工审批、自动重试****简化agent开发流程、统一模型接入等标准。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】LangChain 团队在分析大量生产环境的 Agent 后发现绝大多数成功案例都收敛到了 ReAct 模式。无论是多 Agent 协作的 Supervisor 架构还是需要深度推理的复杂场景核心循环都是推理 → 工具调用 → 观察结果 → 判断是否完成既然绝大多数问题都能用 ReAct 解决为什么不把这个模式做到极致因此1.0的第一个核心改版就是引入标准化 ReAct 循环。LangChain 1.0 的分层策略标准场景用create_agent一个函数搞定标准 ReAct 循环扩展场景通过 Middleware 机制扩展PII 检测、人工审批、自动重试复杂场景用 LangGraph 精确控制复杂状态机、多 Agent 编排这种渐进式设计让开发者可以从最简单的方案开始按需增加复杂度。1. create_agent 函数简化的 Agent 构建接口LangChain 1.0 的核心突破在于将 Agent 构建的复杂性压缩到一个函数中。create_agent不再要求开发者手动编排状态管理、错误处理和流式输出 —— 这些生产级能力现在由底层 LangGraph 运行时自动提供。三个参数一个运行时模型model支持字符串标识符或实例化对象工具tools赋予 Agent 执行能力的函数列表系统提示system_prompt定义 Agent 的角色和行为准则底层自动继承 LangGraph 的持久化状态、中断恢复和流式处理能力将过去需要数百行代码实现的 Agent 循环浓缩为声明式 API。from langchain.agents import create_agent agent create_agent( modelopenai:gpt-4o, tools[get_weather, query_database], system_prompt你是一个专业的客服助手,帮助用户查询天气和订单信息。 ) result agent.invoke({ messages: [{role: user, content: 上海今天天气怎么样?}] }) 在此基础上通过内置中间件Middleware机制开发者可以在不破坏核心循环的前提下注入人机协作审批、对话摘要压缩、PII 数据脱敏等生产级能力2. Middleware 机制可组合的生产级能力层Middleware 是 LangChain 1.0 从原型到生产的核心桥梁。它在 Agent 执行循环的战略节点暴露钩子函数让开发者无需重写核心循环即可注入自定义逻辑 —— 这种设计类似于 Web 服务器中间件的对称处理模式。中间件的执行流程Agent 的核心循环遵循“模型→工具→终止”的三步决策模式以下是几个典型的生产级中间件示例1PII Detection敏感信息检测与处理from langchain.agents import create_agent from langchain.agents.middleware import PIIMiddleware agent create_agent( modelopenai:gpt-4o, tools[...], middleware[ # 脱敏邮箱地址 PIIMiddleware(email, strategyredact, apply_to_inputTrue), # 掩码信用卡号显示后4位 PIIMiddleware(credit_card, strategymask, apply_to_inputTrue), # 自定义正则检测API密钥,发现后阻断 PIIMiddleware( api_key, detectorrsk-[a-zA-Z0-9]{32}, strategyblock, # 检测到后抛出错误 ), ], )2Summarization自动管理上下文长度from langchain.agents import create_agent from langchain.agents.middleware import SummarizationMiddleware agent create_agent( modelopenai:gpt-4o, tools[...], middleware[ SummarizationMiddleware( modelopenai:gpt-4o-mini, # 使用更便宜的模型总结 max_tokens_before_summary4000, # 触发阈值 messages_to_keep20 # 保留最近20条消息不总结 ) ], )3Tool Retry工具调用失败自动重试from langchain.agents import create_agent from langchain.agents.middleware import ToolRetryMiddleware agent create_agent( modelopenai:gpt-4o, tools[search_tool, database_tool], middleware[ ToolRetryMiddleware( max_retries3, # 最多重试3次 backoff_factor2.0, # 指数退避倍数 initial_delay1.0, # 初始延迟1秒 max_delay60.0, # 最大延迟60秒 jitterTrue, # 添加随机抖动(±25%) ), ], )4自定义中间件除了官方提供的预构建中间件开发者可以通过装饰器或类继承的方式创建自定义中间件。例如记录模型调用日志from langchain.agents.middleware import before_model from langchain.agents.middleware import AgentState from langgraph.runtime import Runtime before_model def log_before_model(state: AgentState, runtime: Runtime) - dict | None: print(f即将调用模型,当前消息数: {len(state[messages])}) return None # 返回None表示继续正常流程 agent create_agent( modelopenai:gpt-4o, tools[...], middleware[log_before_model], )中间件机制将生产级能力安全合规、错误处理、性能优化从业务逻辑中解耦让开发者可以像搭积木一样组合这些能力。3. Structured Output:标准化的结构化输出机制LangChain 1.0 引入了统一的结构化输出机制解决了模型供应商之间输出格式不一致的问题。核心问题传统 Agent 开发中不同模型供应商对结构化数据的支持方式各不相同。OpenAI 有 Native Structured Output API而其他模型只能通过 Tool Calling 模拟开发者需要针对不同供应商编写适配代码。LangChain 的解决方案通过create_agent的response_format参数开发者只需定义一次数据 Schema框架自动选择最优策略from langchain.agents import create_agent from pydantic import BaseModel, Field class WeatherReport(BaseModel): location: str Field(description城市名称) temperature: float Field(description温度(摄氏度)) condition: str Field(description天气状况) agent create_agent( modelopenai:gpt-4o, tools[get_weather], response_formatWeatherReport # 直接传入Pydantic模型 ) result agent.invoke({role: user, content: 上海今天天气怎么样?}) weather_data result[structured_response] # 获取结构化数据 print(f{weather_data.location}: {weather_data.temperature}°C, {weather_data.condition})两种实现策略1Provider Strategy当模型原生支持结构化输出如 OpenAI、Grok时LangChain 自动使用 API 级别的 schema enforcement可靠性最高2Tool Strategy对于不支持原生结构化输出的模型LangChain 将 Schema 转换为 Tool Calling通过工具调用机制实现相同效果开发者无需关心底层策略选择框架根据模型能力自动适配。这种抽象让你可以在不同供应商之间自由切换而业务代码保持不变。4.向量数据库与 Agent 记忆系统的集成生产级 Agent 的能力上限往往不在推理引擎而在记忆系统。LangChain 1.0 将向量数据库作为 Agent 的外部海马体通过语义检索赋予 Agent 长期记忆能力Milvus是其最重要的生态组成之一。为什么选择 MilvusMilvus 是目前最成熟的开源向量数据库之一专为 AI 应用的大规模向量检索而设计。它在 LangChain 生态中拥有原生集成无需手动实现向量化、索引管理和相似度计算——langchain_milvus包已将其封装为标准的VectorStore接口。Milvus 解决 Agent 的三个关键记忆问题问题一海量知识的快速检索假设 Agent 需要处理成千上万份文档、历史对话、产品手册时关键词搜索已经不够用。Milvus 通过向量相似度搜索在毫秒级找到语义最相关的内容——即使用户换了说法。from langchain.agents import create_agent from langchain_milvus import Milvus from langchain_openai import OpenAIEmbeddings # 初始化向量数据库作为知识库 vectorstore Milvus( embeddingOpenAIEmbeddings(), collection_namecompany_knowledge, connection_args{uri: http://localhost:19530} # ) # 将检索器转为Tool供Agent使用 agent create_agent( modelopenai:gpt-4o, tools[vectorstore.as_retriever().as_tool( nameknowledge_search, description搜索公司知识库以回答专业问题 )], system_prompt你可以从知识库中检索信息来回答问题。 )问题二长期记忆的持久化Middleware 的SummarizationMiddleware可以压缩对话历史但那些被总结掉的细节去哪了 Milvus 将每一轮对话、每一次工具调用的结果向量化存储构建 Agent 的长期记忆。需要时通过语义检索快速唤醒相关记忆。记忆持久化模式from langchain_milvus import Milvus from langchain.agents import create_agent from langchain.agents.middleware import SummarizationMiddleware from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver # 长期记忆存储(Milvus) long_term_memory Milvus.from_documents( documents[], # 初始为空,运行时动态写入 embeddingOpenAIEmbeddings(), connection_args{uri: ./agent_memory.db} ) # 短期记忆管理(LangGraph Checkpointer Summarization) agent create_agent( modelopenai:gpt-4o, tools[long_term_memory.as_retriever().as_tool( namerecall_memory, description检索Agent的历史记忆和过往经验 )], checkpointerInMemorySaver(), # 短期记忆 middleware[ SummarizationMiddleware( modelopenai:gpt-4o-mini, max_tokens_before_summary4000 # 超过阈值时总结并存入Milvus ) ] )问题三多模态内容的统一管理现代 Agent 要处理文本、图片、音频、视频。Milvus 的多向量支持和动态 Schema23让你在同一个系统中管理不同模态的向量为多模态 Agent 提供统一的记忆底座。元数据过滤检索# 按来源过滤检索(例如:只检索医疗报告) vectorstore.similarity_search( query患者的血压指标是多少?, k3, exprsource medical_reports AND modality text # Milvus标量过滤 )有了 Milvus 提供的记忆底座Agent 才能从健忘的执行器进化为具备经验积累的智能体。三、LangChain 与 LangGraph 的技术定位与选型策略LangChain 1.0以上升级只是其构建生产级 Agent 的一环但并不意味着LangChain 1.0永远是构建agent的最优解。选择合适的开发框架决定了你能多快将这些能力组合成可用的系统。在实际开发中LangChain 1.0 和 LangGraph 1.0 的关系经常被误解为二选一的竞争关系。实际上它们是渐进式的技术栈LangChain 专注于快速构建标准 AgentLangGraph 提供底层编排能力用于复杂工作流。以下是一个小的技术定位对比如果你是 Agent 新手或希望快速启动项目从 LangChain 开始如果你已经明确需要复杂编排、多 Agent 协作或长期流程直接使用 LangGraph。两者可以在同一个项目中共存根据具体场景选择合适的工具。四、在大模型时代我们如何有效的去学习大模型现如今大模型岗位需求越来越大但是相关岗位人才难求薪资持续走高AI运营薪资平均值约18457元AI工程师薪资平均值约37336元大模型算法薪资平均值约39607元。掌握大模型技术你还能拥有更多可能性• 成为一名全栈大模型工程师包括PromptLangChainLoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程• 能够拥有模型二次训练和微调能力带领大家完成智能对话、文生图等热门应用• 薪资上浮10%-20%覆盖更多高薪岗位这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。可能大家都想学习AI大模型技术也_想通过这项技能真正达到升职加薪就业或是副业的目的但是不知道该如何开始学习因为网上的资料太多太杂乱了如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路少碰壁这里我直接把都打包整理好希望能够真正帮助到大家_。一、AGI大模型系统学习路线很多人学习大模型的时候没有方向东学一点西学一点像只无头苍蝇乱撞下面是我整理好的一套完整的学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段 以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段 以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。三、AI大模型经典PDF书籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。四、AI大模型各大场景实战案例结语【一一AGI大模型学习 所有资源获取处无偿领取一一】所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要全套 《LLM大模型入门进阶学习资源包》扫码获取~