LangChain Blog
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我们为何重建LangChain的聊天机器人及其启示
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原文英文，约3500词，阅读约需13分钟。
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内容提要
LangChain团队开发了一个内部深度代理，自动化文档、知识库和代码库的查询流程。该代理通过优化工具设计，快速提供准确答案，显著节省工程师时间。新系统上线后，用户反馈响应速度提升至15秒内，引用准确，文档更新自动化，极大改善用户体验。
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关键要点
- LangChain团队开发了一个内部深度代理，自动化文档、知识库和代码库的查询流程。
- 新系统上线后，用户反馈响应速度提升至15秒内，引用准确，文档更新自动化。
- 支持工程师在处理复杂问题时节省了大量时间，获得了更全面的答案。
- 内部代理的成功促使团队重新考虑公共Chat LangChain的设计，决定采用相同的方法。
- 新代理结合了文档、知识库和代码库的搜索，优化了查询流程。
- 使用LangSmith跟踪对话，识别不必要的工具调用，优化提示。
- 深度代理架构允许并行处理多个领域的问题，提供更深入的答案。
- 直接API访问和智能提示取代了传统的向量嵌入方法，避免了文档结构的破坏。
- 设计工具时应模拟人类工作流程，确保代理能够进行有效的推理。
- 生产环境需要强大的基础设施支持，包括过滤、重试、回退和缓存机制。
- 即将推出公共代码库搜索功能，进一步增强代理的能力。
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