在实现 RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成) 系统的时候，在检索（retrieve）知识库时通常一个参数。 本文将演练更复杂一点的情况：通过两个参数进行知识库的检索。为此会在 langgraph链 中增加一个 analyze_query 节点，它用来基于用户问题推理检索的参数。 本次构建的 LangGraph 链结构如下图： 使用 qwen2.5 、 deepseek 以及 llama3.1 做实验，用 shaw/dmeta-embedding-zh 做中文嵌入和检索。 ...
上一篇文章我们演练了一个 用 langgraph 实现的 RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成) 系统。本文将要在此基础上，增加自动记录聊天历史的功能，另外，我们还将使用一个 Agent(智能体) 来实现几乎同样的功能，我们来一起体会一下用 langgraph 和 Agent(智能体) 实现 RAG系统 的区别。 本次构建的 LangGraph 链结构如下图： 如上图，query_or_respond 是一个条件节点，它通过能否根据用户的问题生成 工具调用（tool_calls） ，来判断是否需要检索矢量知识库：如果 工具调用 为空，则直接由大语言模型处理；否则通过 工具调用 调用 tools 进行检索。 实现类似功能的智能体结构如下图： 我们可以直观的发现：用 Agent(智能体) 实现更加简单。 使用 qwen2.5 、 deepseek 以及 llama3.1 做实验，用 shaw/dmeta-embedding-zh 做中文嵌入和检索。 ...
上一篇文章我们演练了一个 用 langgraph 实现的 RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成) 系统。本文将要创建的系统将更加智能：如果在知识库中未找到靠谱的文档，则用 LLM(大语言模型) 自身的能力弥补。 另外，检索和生成部分增加了更多的细节控制。本次构建的 LangGraph 链如下图： 如上图，query_or_respond 是一个条件节点，它通过能否根据用户的问题生成 工具调用（tool_calls） ，来判断是否需要检索矢量知识库：如果 工具调用 为空，则直接由大语言模型处理；否则通过 工具调用 调用 tools 进行检索。 使用 qwen2.5 、 deepseek 以及 llama3.1 做实验，用 shaw/dmeta-embedding-zh 做中文嵌入和检索。 ...
本文将使用 langgraph 实现一个简单的 RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成) 系统。 使用 qwen2.5 、 deepseek-r1 以及 llama3.1 做实验，用 shaw/dmeta-embedding-zh 做中文嵌入和检索。 ...