汤不热吧
AI Agent开发框架对比与实战教程：LangChain、CrewAI、AutoGen与Hermes Agent全解析
2025-2026年，AI Agent（智能体）已经从学术概念走向工程实践。无论是自动化代码生成、多步骤任务执行，还是跨平台消息处理，Agent框架都在迅速迭代。但对于开发者来说，面对LangChain、CrewAI、AutoGen、Her...
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汤不热吧技术社区引入 AI 知识库：基于 Milvus 向量数据库与 LangChain 的 RAG 语义搜索系统搭建全记录
随着社区文章数量突破 3000 篇，传统的基于 SQL LIKE 的全文搜索已经难以满足用户精准获取技术内容的需求。为此，汤不热吧技术社区近期完成了 AI 语义搜索系统的建设——基于 Milvus 向量数据库与 LangChain 框架，构...
RAG检索增强生成从入门到实战教程
什么是RAG（检索增强生成）？ RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是2023年以来大语言模型应用中最重要的一项技术架构。它通过将外部知识检索与语言模型生成能力相结合，有效解决了大模型R...
langchain入门教程
🚀 为什么选择 LangChain？ 在 AI 开发领域，如果你只会调用 OpenAI 的 API，那还只是停留在表面。想要构建真正强大的 AI 应用（如文档助手、自动化智能体），LangChain 是避不开的“瑞士军刀”。它能将大模型、向...