Build multi-agent systems with LangGraph and Amazon Bedrock
这篇文章演示了如何将开源多代理框架Langgraph与Amazon Bedrock集成。它解释了如何使用Langgraph和Amazon Bedrock来构建使用基于图的编排的功能强大的交互式多代理应用程序。
在这篇文章中，我向您展示了如何结合Langchain的Langgraph，Amazon Sagemaker AI和MLFlow，以演示用于开发，评估和部署复杂的Generativeai代理的强大工作流程。该集成提供了所需的工具，可以深入了解Generativeai代理的性能，快速迭代并在整个开发过程中维护版本控制。
The 10 September 2024 Lang Nu landslide in Vietnam
滑坡博客是由戴夫·佩特利（Dave Petley）撰写的，他被广泛认为是滑坡研究和管理的世界领导者。 2024年滑坡的极大影响仍然显而易见。一项重大事件是9月初在越南和缅甸的台风Yagi通过。很难[…]
Build a Multi-Agent System with LangGraph and Mistral on AWS
在这篇文章中，我们探讨了如何在亚马逊基地上使用Langgraph和Mistral模型来创建一个强大的多代理系统，该系统可以通过解决问题解决问题来处理复杂的工作流程。这种集成使可以共同解决复杂问题，模仿人类式的推理和协作的AI代理的创建AI代理。
Optimizing LLMs: Comparing vLLM, LMDeploy, and SGLang
了解 vLLM、LMDeploy 和 SGLang 如何优化 LLM 推理效率。了解 KV 缓存管理、内存分配和 CUDA 优化。
Revolutionize Language Learning with LangWatch Studio
为什么重要：通过 LangWatch Studio 彻底改变语言学习：先进的机器学习可提高更快、更有效的流利技能。
Langlieria smalingiDowns & Daeschler, 2022DOI: 10.1635/053.167.0115 摘要在卡茨基尔组上泥盆纪（弗拉斯阶）爱尔兰谷成员中描述了一种新的 Langlieria 物种。该模式标本采自美国宾夕法尼亚州中心县马蒂尔达港以西宾夕法尼亚 322 号公路西行车道北侧的路堑露头。Langlieria 新种是卡茨基尔组中发现的第二个新种，其特征是高质量的颅骨材料，包括顶骨和后顶骨盾、面颊、主喉骨和下颌；鳍材料；以及体鳞。该新种是卡茨基尔组中发现的第四个三足动物（继 Hyneria lindae、Langlieria radiatus 和 Eust
How to Implement Agentic RAG Using LangChain: Part 2
了解如何使用实时信息检索和智能代理增强 LLM。
LangChain vs LlamaIndex: Choosing the Right Framework for Your LLM Application
简介：大型语言模型 (LLM) 现在已广泛用于基于聊天机器人的基本用途，但将它们集成到更复杂的应用程序中可能很困难。幸运的是，对于开发人员来说，有一些工具可以简化 LLM 与应用程序的集成，其中最突出的两个是 LangChain 和 LlamaIndex。这两个
指挥官 Karrie “Panda” Lang 是马里兰州人，2004 年通过 NROTC 被任命为少尉
The Honorable Langston C. McKinney L’71 Courtroom Dedication to be Held on Oct. 30
10 月 30 日星期三下午 4:30，来自全州的政治、法律和民间领袖将齐聚锡拉丘兹南州街 505 号的詹姆斯·C·托米三世刑事法院大楼，参加尊敬的詹姆斯·C·托米三世的落成典礼。
AI Agent Workflows: A Complete Guide on Whether to Build With LangGraph or LangChain
深入研究由同一创建者开发的两个库 — LangChain 和 LangGraph：它们的关键构建块、它们如何处理核心功能，以及如何根据你的用例决定使用哪个库语言模型已经为用户如何与 AI 系统交互以及这些系统如何通过自然语言相互通信提供了可能性。当企业想要使用 Agentic AI 功能构建解决方案时，第一个技术问题通常是“我使用什么工具？”对于那些急于入门的人来说，这是第一个障碍。来源：Dalle-3在本文中，我们将探讨用于构建 Agentic AI 应用程序的两个最流行的框架 — LangChain 和 LangGraph。在本文结束时，你应该彻底了解关键构建块，了解每个框架在处理核心功能
在本文中，我们将演示如何部署上下文 AI 助手。我们构建了一个解决方案，使用 Amazon Bedrock 知识库、Amazon Lex 和 Amazon Connect 为用户提供熟悉且方便的界面，并使用 WhatsApp 作为渠道。
Implementing GraphReader with Neo4j and LangGraph
通过将长文档构造成可探索的图形并实现基于图形的代理系统来提高 RAG 的准确性和性能ChatGPT 想象中的遍历图形的 AI 代理大型语言模型 (LLM) 非常适合传统的 NLP 任务，例如总结和情绪分析，但更强大的模型也表现出良好的推理能力。LLM 推理通常被理解为通过制定计划、执行计划并评估每一步的进展来解决复杂问题的能力。基于此评估，他们可以通过修改计划或采取替代行动来适应。代理的兴起正成为一种越来越引人注目的方法来回答 RAG 应用程序中的复杂问题。在这篇博文中，我们将探讨 GraphReader 代理的实现。此代理旨在从遵循预定义模式的结构化知识图中检索信息。与您在演示文稿中可能看到
America’s First Aircraft Carrier, USS Langley and the Dawn of U.S. Naval Aviation
本书以令人惊讶的高度详细的描述开始，描述了本世纪初资助和建造一支小型运煤船队的计划，因为美国舰队不想为英国支持将煤炭运往美国船只辩护，将“星条旗”吸引到远离美国港口的地区。
LangGraph — Intuitively and Exhaustively Explained
在约束内构建强大的 LLM 代理继续阅读 Towards Data Science »
在本文中，我们将探讨如何使用新的 EMR Serverless 集成、Spark 的分布式处理以及由 LangChain 编排框架提供支持的 Amazon OpenSearch Service 向量数据库构建可扩展且高效的检索增强生成 (RAG) 系统。此解决方案使您能够处理大量文本数据，生成相关嵌入，并将它们存储在强大的向量数据库中，以实现无缝检索和生成。
