『AI技术小黑板』EP04：Agentic AI核心工具箱：LangChain, RAG, LLMOps

本期播客作为“智能体AI全栈课程”的第四讲，旨在讲解构建下一代智能体所需的关键工具。内容首先介绍了 LangChain，将其比作大型语言模型（LLM）的“神经系统”或“瑞士军刀”，解释了它如何作为 LLM 与外部世界（如 API 和数据库）之间的桥梁，并详细阐述了Agents（智能体）如何通过 ReAct（推理与行动）循环自主完成复杂任务。接着，脚本探讨了 RAG（检索增强生成）技术，强调其作为 LLM 的“记忆和事实校准器”的作用，用于解决 LLM 容易产生“幻觉”的问题，并介绍了 RAG 的工作原理、优势及面临的数据质量挑战。最后，内容涵盖了LLMOps（大型语言模型运营），这是一个专注于确保 LLM 从训练到部署的整个生命周期高效、符合伦理的专业领域，特别强调了持续监控模型漂移和伦理偏见的重要性。