在 第二部分 中，我们手动实现了一个带记忆的 ReAct 智能体。但在真实项目中，你不会从零开始写 ReAct 循环。 你会使用像 LangChain 这样的成熟框架。那么，如何将 Mem0 集成进去呢？ LangChain 的 Agent 架构 LangChain 提供了一个强大的 AgentExecutor，它已经实现了完整的 ReAct 循环。你只需要： 1. 定义工具 (Tools) 2. 提供 LLM 3. 运行 executor.run() from langchain.agents import initialize_agent, Tool from langchain.llms import OpenAI…
在前几篇文章中，我们搭建起了 RAG 的骨架：选好了向量数据库（Milvus），配置了强大的语义模型（BGE），甚至解决了时间衰减的问题。 现在，你的 RAG 系统已经能跑通了。但在实际测试中，你可能会撞上一堵无形的墙： * 场景 A： 你问“公司迟到怎么罚款？”，系统搜到了“罚款 50 元”的片段，但 LLM 答错了。因为那个片段太短，丢掉了前面关键的主语——“连续三次迟到者”。 * 场景 B： 用户问“怎么治那个一直在嗓子眼里的病？”，系统搜不到任何结果。因为数据库里的文档写的是专业的“慢性咽炎临床治疗方案”。 这标志着我们进入了 RAG 开发的深水区——检索质量优化（Retrieval Quality Optimization）。 不仅仅是“搜得快”，更要“搜得准”且“读得懂”…
在前两篇文章中，我们已经达成了共识：“Milvus + BGE-base + BGE-Reranker” 是目前构建中文 RAG 系统的高性价比黄金组合。今天，我们将使用 LangChain 框架将这三个组件串联起来，构建一个真正具备“漏斗式检索”能力的 RAG pipline。 准备工作 在开始之前，请确保你已经安装了 Docker 并启动了 Milvus 实例。同时，你需要安装以下 Python 库： pip install langchain langchain-community langchain-huggingface pymilvus sentence-transformers 注：我们将使用最新的 langchain-huggingface 库来加载模型，这是 LangChain 官方推荐的现代化方式。 核心架构设计 我们的代码将遵循以下数据流： 1. 加载与切分 (Load & Split): 将长文档切分成…