LangChain

本教學指南為使用 LangChain 建立 MCP 客戶端伺服器提供了清晰易懂的新手指南。瞭解 MCP 客戶端伺服器架構有助於構建強大的人工智慧代理。我們將介紹一些基本知識，包括什麼是 MCP 伺服器功能，並提供一個使用 LangChain 的實用 MCP 客戶端伺服器示例。

在本文中，我們將揭示 LangMem SDK 如何讓你的代理利用長期記憶來學習和適應。此外，我們還可以根據不同的使用者隔離記憶並持久地維護它。

聊天機器人可以高效地搜尋、理解和利用網站資料，讓客戶滿意，並提升公司的客戶體驗。在本文中，我們將介紹如何在 Qwen-2.5、LangChain 和 FAISS 的幫助下，構建一個從網站獲取資訊、高效處理資訊並進行有意義對話的聊天機器人。

由人工智慧驅動的查詢解決系統可確保快速、準確和可擴充套件的響應。它的工作原理是利用檢索增強生成（RAG）技術檢索相關資訊並生成精確的答案。在本文中，我將與大家分享我使用LangChain、ChromaDB 和 CrewAI 構建基於 RAG 的查詢解析系統的歷程。

為了簡化和精簡談判過程，我開發了一個人工智慧驅動的談判代理（AI-Powered Negotiation Agent），這是一個基於 LangChain 和 DeepSeek-R1 的 Streamlit 網路應用程式。它能根據你的輸入為你提供智慧談判策略，讓你通過談判達成最佳協議。

本文將討論 Qwen 2.5 32B 和 LangChain 如何合作改造人工智慧應用，它們的功能、優勢和在現實生活中的作用，以及它們作為人工智慧一部分的重要性。