内容概要：本文系统讲解了LangChain的核心原理与Prompt Engineering实战应用，重点介绍如何从零构建可落地的对话式知识库。通过六大核心抽象（Schema、Model、PromptTemplate、Chain、Memory、Agent）实现模块化编排，结合RAG技术提升问答准确率，并以PDF文档问答为例展示了完整的技术闭环：文档加载、文本分块、向量化存储、检索增强生成与语义缓存优化。代码实例详尽，涵盖性能调优与压测验证，体现了高可用性和工程落地价值。; 适合人群：具备Python基础和NLP背景，从事AI应用开发、智能客服或知识管理系统研发的工程师，尤其是工作1-3年希望深入大模型应用层的技术人员； 使用场景及目标：①构建企业内部文档智能问答系统；②优化检索命中率与响应延迟；③降低大模型调用成本并控制幻觉输出；④实现可追溯、可缓存、支持多轮对话的企业级RAG应用； 阅读建议：建议结合代码环境动手实践，重点关注分块策略、语义缓存、自定义Prompt设计与性能压测环节，理解LangChain如何通过链式组合提升系统鲁棒性，并关注其在长上下文、Agent化与私有化部署方面的未来趋势。

基于ChatGLM3基座模型和LLAMA-Factory框架进行微调的一个中医问答机器人

理论与实践结合，并且开源了一个语义理解项目，帮助企业落地满足业务需求的聊天机器人的开源项目

kgRobot 基于知识图谱的智能问答机器人 QQ技术交流群： 344673972 点击链接加入群聊【智能对话机器人交流群】： 课程内容： 1.智能问答机器人完整案例演示 2.智能问答机器人开发环境部署 3.智能问答机器人框架关键技术 4.智能问答机器人源码完全剖析 线上配套视频课程地址：

一个基于Python的语音问答机器人 主要实现调用百度接口实现语音转义和输出。

基于aiml实现的智能问答机器人，spring boot 整合aiml

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洛克机器人 LockeBot：使用和数据库实现基本问答机器人的演示。 这是什么？ 它是一款可以通过终端，电子邮件， 或回答简单问题的机器人 在经过实例训练后，它（一定程度上）能够概括问题并以相似的方式回答问题。 这些问题将转换为意图和实体，然后将其用于构造查询以针对数据库运行以提供答案。 这是RoyBot版本的演示 :crown: （这是训练有素/编码回答一系列关于英语和英国君主不同的问题），当程序运行时，您可以访问它生活在Facebook Messenger的 这个项目源于我使用Rasa NLU在Python中构建机器人的实验。 我应该事先意识到，这不一定是使用它的完美方法，并且可能有许多事情可以用更Python化的方式来完成，但是我的目的是通过共享它，其他人将能够获得一些东西基本的工作原理，否则他们会在另一个项目中将其用作灵感。 Rasa NLU具有极大的优势，可以让您在本地处理NLU模型，从而不将数据移交给第三方。 我并不是从理论上反对使用第三方NLU工具，但是在了解可能的情况时，不需要外部参与非常有用，我怀疑其他人也可能处于这种位置。 这个项目的一个有趣的选择是在上

问答机器人语料集清洗完整python代码，tensorflow架构，代码说明见博文《问答机器人语料集清洗》 链接：https://blog.csdn.net/u013705518/article/details/95944853

一个比较简单的机器人自动问答系统，简单易用，概括性的描述了目前的问答系统，同时用示例做了一个小例子，可以直接用于实际应用。