LangChain 結構化輸出 Structured output

LangChain 在系統提示詞中使用結構化輸出(Structured output)的範例。

LangChain 結構化提示詞 Structured prompt

LangChain 在系統提示詞中使用結構化提示詞(Structure prompt)的範例。

LangChain 少樣本提示詞 Few-shot prompt

LangChain 在系統提示詞中使用少樣本提示詞(Few-shot prompt)的範例。

LangChain 系統提示詞 System prompt

LangChain 建立Agent時可以設定系統提示詞(System Prompt)，則之後每則提問最前面都會加上此系統提示詞。

LangChain Agent串流輸出回應

LangChain Agent回應時，預設是思考完成後一次輸出所有結果，但有時回應內容較長要等比較久才能取得全部結果，可以改用串流輸出，也就是逐字輸出回應內容來減少等待時間以改善使用者體驗。

LangChain 使用Agent物件

LangChain除了直接使用語言模型，也可以使用Agent進行問答。

LangChain LangGraph 差別

LangChain LangGraph 差別。

LangChain 語言模型(Model)與智能代理(Agent)的差別

LangChain中語言模型(Model)和智能代理(Agent)的差別。

LangChain 使用語言模型物件

LangChain除了使用init_chat_model函式建立model，也可以使用支援的語言模型類別來建立model。

LangChain model temperature

LangChain使用init_chat_model函式初始化一個model時，可以設定temperature參數，用來控制模型回應的隨機性，數值越大回應越有創造性(隨機性大)，數值越小則確定性較高(隨機性小)。。

LangChain Hello World

一個簡單的LangChain Hello World範例，本篇以Anthropic Claude API為例。

LangSmith 取得API Key

LangSmith取得API Key的方式如下。

LangChain Academy Foundation: Introduction to LangChain - Python Getting Set Up設定

LangChain Academy課程[Foundation: Introduction to LangChain - Python]的Getting Set Up設定。

LangChain 使用LangSmith監控Agent

使用LangSmith監控Agent的行為。

LangChain 設定ANTHROPIC_API_KEY環境變數

LangChain若要使用Anthropic Claude API，必須設定環境變數ANTHROPIC_API_KEY。

LangChain 建立一個實際應用Agent

用LangChain建立一個實際應用Agent（LangChain官網Build a real-world agent範例）。

LangChain 建立一個簡單Agent

用LangChain建立一個簡單的Agent，讓LLM根據使用者輸入決定是否呼叫工具(Tool)，再將工具結果整理成自然語言回覆。

LangChain 建立一個LangChain專案

建立一個LangChain專案。