Llm

使用 LangChain 1.x 和 LangGraph 设计 LLM 应用，支持智能代理、记忆管理和工具集成。适合构建 LangChain 应用、实现 AI 代理或创建复杂 LLM 工作流时使用。

通过自动化指标、人工反馈和基准测试，构建稳健的 LLM 应用评估流程。适合测试 LLM 性能、模型对比或验证 AI 改进的团队使用。

使用向量数据库和语义搜索构建面向大型语言模型应用的检索增强生成（RAG）系统。适用于实现基于知识的 AI、构建文档问答系统或将 LLM 与外部知识库集成。

优化向量索引的延迟、召回率和内存表现。非常适合调优 HNSW 参数、选择量化策略，以及扩展 AI 和后端应用中的向量搜索基础设施。