随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）的迅速发展，其在自然语言理解、内容生成、智能对话等领域的应用日益广泛。然而，直接调用原始LLM进行应用开发存在诸多挑战，如上下文管理困难、提示工程复杂、缺乏外部知识整合能力等。为此， LangChain 框架

引言：LLM应用的演进与架构挑战 随着大语言模型（Large Language Models, LLM）技术的迅猛发展，其在自然语言处理、内容生成、智能客服、知识问答等领域的应用已进入规模化落地阶段。然而，单纯依赖LLM的“即插即用”能力已无法满足复杂业务场景的需求。企业面临的核

引言：大语言模型时代的AI应用开发范式变革 随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已成为推动自然语言处理领域革新的核心驱动力。从GPT系列、LLaMA到通义千问、文心一言等国产大模型，LLM正以前所未有的能力重塑人机交互方

引言：AI大模型时代的企业级应用挑战 随着生成式人工智能（Generative AI）的迅猛发展，以大语言模型（LLM, Large Language Models）为代表的技术正逐步从科研前沿走向企业生产环境。GPT、通义千问、文心一言等大模型在自然语言理解、内容生成、代码补全

引言 随着大语言模型技术的快速发展，企业级AI应用开发正迎来前所未有的机遇。大语言模型（Large Language Models, LLMs）作为人工智能领域的重要突破，正在重塑软件开发范式。从智能客服到内容生成，从数据分析到决策支持，LLM的应用场景日益丰富。 在这一技术浪潮