LangChain on 黄文卓 | DevOps Engineerhttps://socake.github.io/tags/langchain/Recent content in LangChain on 黄文卓 | DevOps EngineerHugo -- gohugo.iozh-CN17691281867@163.com (Wenzhuo Huang)17691281867@163.com (Wenzhuo Huang)© 2026 Wenzhuo HuangSun, 15 Feb 2026 12:44:00 +0800LangGraph 工作流编排：构建有状态的 AI 应用https://socake.github.io/posts/langgraph-workflow-orchestration/Sun, 15 Feb 2026 12:44:00 +080017691281867@163.com (Wenzhuo Huang)https://socake.github.io/posts/langgraph-workflow-orchestration/从LangChain Chain的局限出发，讲清楚LangGraph的状态机模型、Graph/Node/Edge的设计方式，以及条件分支、循环、人工介入、Checkpoint持久化的工程实现，最后用一个运维诊断工作流串起来所有概念。Langfuse：LLM 应用可观测性平台实战https://socake.github.io/posts/langfuse-llm-observability/Sat, 14 Feb 2026 11:44:00 +080017691281867@163.com (Wenzhuo Huang)https://socake.github.io/posts/langfuse-llm-observability/讲清楚为什么LLM应用必须要可观测性，以及如何用Langfuse从链路追踪、Prompt版本管理、评估实验到成本分析做到全覆盖，包含Docker自托管部署和Python SDK完整集成示例。LangChain 从入门到实战：构建 LLM 应用的工程框架https://socake.github.io/posts/langchain-practical-guide/Mon, 09 Feb 2026 11:01:00 +080017691281867@163.com (Wenzhuo Huang)https://socake.github.io/posts/langchain-practical-guide/LangChain 是构建 LLM 应用最流行的框架，但也是踩坑最多的框架之一。本文从 LCEL 表达式、ReAct Agent、LangGraph 工作流到生产部署，梳理真正有用的部分，并指出哪些功能实际工程中应该避免。Advanced RAG：超越 Naive RAG 的高级检索增强技术https://socake.github.io/posts/advanced-rag-techniques/Wed, 04 Feb 2026 11:33:00 +080017691281867@163.com (Wenzhuo Huang)https://socake.github.io/posts/advanced-rag-techniques/系统拆解 Naive RAG 的三类失败模式，提供混合检索、HyDE、查询改写、Parent-Child 分块等高级技术的完整实现RAG 系统设计与实战：检索增强生成完全指南https://socake.github.io/posts/rag-system-design-practice/Tue, 11 Nov 2025 11:41:00 +080017691281867@163.com (Wenzhuo Huang)https://socake.github.io/posts/rag-system-design-practice/RAG（检索增强生成）是目前企业落地 LLM 最主流的方式。本文覆盖 RAG 系统的完整设计：文档处理管线、分块策略、向量检索与关键词混合检索、Rerank 重排序、上下文压缩，以及用 RAGAS 框架评估 RAG 质量，最后分享生产环境踩坑记录。