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- [AI 开发中文文档](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/index.md): 自动同步 LangChain 官方文档，提供中文翻译、全文搜索与 AI 友好的 llms.txt。

## 开源框架

- [错误](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/common-errors.md): 本页面包含使用LangChain和LangGraph构建时可能遇到的常见错误及解决指南。
- [学习](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/learn.md): 在文档的 学习 部分，您将找到一系列教程、概念概述和附加资源，帮助您使用 Managed Deep Agents、Deep Agents、LangChain 和 LangGraph 构建强大的应用程序。
- [发布策略](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/release-policy.md): 本页面解释了 LangChain 和 LangGraph 的发布政策。点击下方标签查看各组件的发布政策：
- [安全策略](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/security-policy.md): LangChain 拥有一个庞大的生态体系，与多种外部资源（包括本地和远程文件系统、API 和数据库）深度集成。这些集成使开发者能够构建灵活多变的应用程序，将大语言模型（LLMs）的能力与访问、交互和操作外部资源的能力相结合。
- [版本控制](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/versioning.md): 我们的开源版本号遵循MAJOR.MINOR.PATCH格式，如语义版本化所定义。

## 开源框架 · Deep Agents

- [代理客户端协议 (ACP)](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/acp.md): 通过 Agent Client Protocol (ACP) 暴露 Deep Agents 以与代码编辑器和 IDE 集成。
- [代理用户交互协议 (AG-UI)](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/ag-ui.md): 通过 Agent User Interaction Protocol (AG-UI) 暴露 Deep Agents 以将事件流式传输到任何 AG-UI 客户端或前端。
- [异步子代理](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/async-subagents.md): 异步子智能体允许监督智能体启动后台任务并立即返回，这样监督智能体可以在子智能体并发工作的同时继续与用户交互。监督智能体可以在任何时候检查进度、发送后续指令或取消任务。
- [后端](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/backends.md): 选择和配置 Deep Agents 的文件系统后端。您可以指定到不同后端的路由，实现虚拟文件系统，并执行策略。
- [浏览器使用](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/browser-use.md): 浏览器使用为智能体提供浏览器，智能体通过工具控制它。智能体打开页面、读取渲染内容、点击、输入文本并截取屏幕截图。用于处理网络上的工作：
- [与 Claude Agent SDK 的比较](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/comparison.md): 本页面解释了 Deep Agents 与 Claude Agent SDK 的对比。两者都是构建自定义智能体的工具，但在执行环境、部署和供应商耦合方面做出了不同的权衡。
- [构建内容构建器代理](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/content-builder.md): 本指南展示了如何使用深度智能体构建内容创作智能体。该智能体能加载品牌语调和技能，将研究任务委托给子智能体，根据加载的技能起草博客或社交媒体内容，并通过Gemini生成配套图片。
- [Deep Agents 中的上下文工程](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/context-engineering.md): 上下文工程是为您的深度智能体在正确的格式下提供正确的信息和工具，以便其可靠地完成任务。
- [定制 Deep Agents](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/customization.md): 学习如何通过系统提示词、工具、子智能体等自定义 Deep Agents
- [构建数据分析代理](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/data-analysis.md): 本指南演示如何使用 深度智能体 构建数据分析智能体。数据分析任务通常需要多步骤推理、代码执行以及处理脚本、报告和图表等工件——深度智能体正是为处理这些能力而设计的。
- [构建深度研究代理](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/deep-research.md): 本指南展示了如何使用 Deep Agents 构建多步骤网页研究智能体。该智能体将研究问题分解为聚焦的任务，委托给专用子智能体处理，并将最终发现整合为综合报告。
- [动态子代理](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/dynamic-subagents.md): 使用解释器从代码中调度和编排 Deep Agents 子智能体
- [事件流](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/event-streaming.md): 从 Deep Agents 中流式输出子智能体、消息、工具调用和最终结果。
- [容错性](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/fault-tolerance.md): 使用速率限制、重试、回退和错误处理使您的深度智能体更具弹性
- [生产就绪](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/going-to-production.md): 本指南涵盖了将本地原型深度智能体通过 SDK 部署到生产环境的考虑事项。若要无需管理基础设施即可运行生产智能体，请从 Managed Deep Agents 或 migrate to Managed Deep Agents 开始。
- [人机协同](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/human-in-the-loop.md): 了解如何为敏感工具操作配置人工审批
- [解释器](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/interpreters.md): 在 Deep Agents 中运行轻量级代码，以组合工具、编排子智能体和转换结构化数据。
- [内存](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/memory.md): 为基于 Deep Agents 构建的智能体添加持久化记忆，使其在对话中持续学习和优化。
- [模型](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/models.md): 配置 Deep Agents 的模型提供者和参数
- [多模态输入和输出](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/multimodal.md): 当您的模型支持多模态输入和工具结果时，使用 Deep Agents 处理图像、音频、视频和文档
- [权限](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/permissions.md): 使用声明式权限规则控制 Deep Agents 的文件系统访问
- [配置文件](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/profiles.md): 打包 Deep Agents 在选择模型时应用的每个提供者和每个模型的默认值
- [快速入门](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/quickstart.md): 本指南将引导您使用 Deep Agents SDK 创建您的第一个深度智能体。使用 SDK 以获得最大灵活性，您可以自行托管智能体或运行自定义 LangSmith 部署。若要在生产环境中运行智能体而无需管理基础设施，请参见 Managed Deep Agents 快速入门。
- [使用 Deep Agents 的检索增强生成 (RAG)](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/rag.md): 基于 LLM 的最强大的应用之一是复杂的问答（Q&A）聊天机器人，它通过向 LLM 提供推理时访问数据集的方式增强 LLM。 这可能涉及私有数据、最新数据，或不是 LLM 训练数据集一部分的数据。 这些应用使用一种称为检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称 RAG 的技术。
- [检索](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/retrieval.md): 大型语言模型（LLM）功能强大，但存在两个关键局限性：
- [评分标准](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/rubric.md): LLM 作为裁判的评分，用于迭代评分标准直到完成
- [沙盒](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/sandboxes.md): 智能体生成代码、与文件系统交互以及运行 Shell 命令。由于无法预测智能体可能执行的操作，因此确保其环境隔离非常重要，以防止其访问凭证、文件或网络。沙盒通过在智能体的执行环境与您的宿主机系统之间创建边界来提供这种隔离。
- [技能](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/skills.md): 学习如何通过技能扩展您的深度智能体的功能
- [流式传输](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/streaming.md): 从深度智能体运行和子智能体执行中流式传输实时更新
- [子代理](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/subagents.md): 学习如何使用子智能体来委托工作并保持上下文清晰
- [工具](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/tools.md): 将深度智能体连接到自定义函数、API、数据库和任何 MCP 服务器

## 开源框架 · Deep Agents · code

- [审批模式](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/code/approval-modes.md): 选择 Deep Agents Code 如何以手动、自动和 YOLO 模式审核受限制的工具调用。
- [命令参考](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/code/cli-reference.md): Deep Agents Code 命令行标志和管理子命令。
- [配置文件](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/code/config-file.md): /.deepagents/config.toml 允许你自定义模型提供者、设置默认值，并将额外参数传递给模型构造函数。有关环境变量和检查命令，请参阅 配置。本页面涵盖：
- [配置](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/code/configuration.md): 使用配置文件、管理员设置、环境变量、钩子和 CLI 标志配置 Deep Agents Code
- [提供者凭证](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/code/credentials.md): 添加和管理模型提供者、Tavily 网络搜索和 LangSmith 追踪的 API 密钥
- [Python扩展](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/code/extensions.md): 使用 Python 工具、中间件和存储路由自定义 dcode
- [目标与评分标准](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/code/goals-and-rubrics.md): 为 Deep Agents Code 会话定义目标和验收标准
- [钩子](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/code/hooks.md): 通过 hooks.json 中配置的命令钩子观察和控制 Deep Agents Code 生命周期事件
- [MCP工具](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/code/mcp-tools.md): 从 MCP（模型上下文协议）服务器加载附加工具
- [记忆与技能](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/code/memory-and-skills.md): Deep Agents Code 的持久记忆、AGENTS.md 文件和可重用技能，包括创建、发现和调用
- [Deep Agents 代码](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/code/overview.md): 基于 Deep Agents SDK 构建的终端编码智能体
- [插件与市场](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/code/plugins.md): 从市场安装插件或从包技能、MCP 服务器、钩子和 Python 扩展为 dcode 安装技能
- [模型提供者](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/code/providers.md): 为 Deep Agents Code 配置任何 LangChain 兼容的模型提供者
- [快速入门](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/code/quickstart.md): 深度智能体代码 (dcode) 是基于 深度智能体 SDK 构建的终端编码智能体。本指南涵盖安装、第一个任务、日常交互使用、通过管道进行自动化以及 LangSmith 跟踪。有关功能概述，请参阅 深度智能体代码概述。有关 config.toml 和提供者设置，请参阅 配置。
- [使用远程沙盒](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/code/remote-sandboxes.md): 在 LangSmith、AgentCore、Daytona、Modal、Runloop、Vercel 或 E2B 沙盒中运行 Deep Agents 代码工具执行。安装提供者依赖项，设置凭证，并使用标志和设置脚本。
- [在 Deep Agents 代码中使用子代理](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/code/subagents.md): 通过 AGENTS.md 文件（使用 YAML 前置文本）定义自定义 Deep Agents 代码子智能体。涵盖项目和用户路径、可选模型覆盖和示例。

## 开源框架 · Deep Agents · 前端

- [概述](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/frontend/overview.md): 构建显示实时智能体子流、任务进度和 Deep Agents 沙箱的 UI
- [沙盒](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/frontend/sandbox.md): 为基于沙盒环境的编程智能体构建 IDE 风格的 UI。
- [子代理流式传输](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/frontend/subagent-streaming.md): 以流式内容、进度跟踪和可折叠卡片展示各专业子代理
- [待办事项列表](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/deepagents/frontend/todo-list.md): 通过与智能体状态同步的实时待办事项列表跟踪智能体进度。

## 开源框架 · JavaScript SDK · LangChain 核心

- [使用 @langchain/mcp-adapters 1.x 的模型上下文协议 (MCP)](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/langchain/mcp-v1.md): @langchain/mcp-adapters 1.x 的文档。

## 开源框架 · JavaScript SDK · 版本发布

- [变更日志](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/releases/changelog.md): 我们 JavaScript/TypeScript 包的更新和改进日志
- [LangChain v1 新功能](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/releases/langchain-v1.md): LangChain v1 是一个专注的、生产就绪的构建智能体的基础框架。 我们围绕三个核心改进简化了框架：
- [LangGraph v1 新功能](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/releases/langgraph-v1.md): LangGraph v1 是一个以稳定性为重点发布的智能体运行时。 它保持了核心图 API 和执行模型不变，同时改进了类型安全、文档和开发者易用性。

## 开源框架 · JavaScript SDK · 迁移指南

- [迁移至 @langchain/mcp-adapters 2.0](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/migrate/langchain-mcp-adapters.md): 从 @langchain/mcp-adapters 1.x 升级到 2.0，涵盖重命名 API、更严格的配置、认证、提示词生成和工具结果变更。
- [LangChain v1 迁移指南](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/migrate/langchain-v1.md): description="将代码库迁移至 LangChain v1。" icon="arrow-right" actions={["copy"]} 将此代码库迁移至 LangChain v1（需要 langchain 和 @langchain/core 在 v1 版本，以及 Node.js 22+）。
- [LangGraph v1 迁移指南](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/migrate/langgraph-v1.md): description="将代码库迁移至 LangGraph v1。" icon="arrow-right" actions={["copy"]} 将此代码库迁移至 LangGraph v1（需要 @langchain/langgraph 和 @langchain/core 在 v1 版本中，从 createReactAgent 迁移时需要 langchai…

## 开源框架 · JavaScript SDK · 集成 · chains

- [使用 `HanaSparqlQAChain` 进行问答](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chains/sap_hana_sparql_qa_chain.md): 要使用此功能，请安装 @sap/hana-langchain 包及其依赖项：

## 开源框架 · JavaScript SDK · 集成 · chat

- [(MODULE_NAME) 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/TEMPLATE.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 (MODULE_NAME) 对话模型。
- [ChatAnthropic 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/anthropic.md): 使用 LangChain JavaScript 与 ChatAnthropic 对话模型集成。
- [AzureChatOpenAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/azure.md): 使用 LangChain JavaScript 与 AzureChatOpenAI 对话模型集成。
- [ChatBaiduQianfan 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/baidu_qianfan.md): 使用 LangChain JavaScript 与 ChatBaiduQianfan 对话模型集成。
- [ChatBedrockConverse 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/bedrock_converse.md): 集成 ChatBedrockConverse 对话模型使用 LangChain JavaScript.
- [ChatCerebras 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/cerebras.md): 集成 ChatCerebras 对话模型使用 LangChain JavaScript.
- [ChatCloudflareWorkersAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/cloudflare_workersai.md): 集成 ChatCloudflareWorkersAI 对话模型，使用 LangChain JavaScript。
- [ChatCohere 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/cohere.md): 集成 ChatCohere 对话模型使用 LangChain JavaScript.
- [ChatDeepSeek 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/deepseek.md): 集成 ChatDeepSeek 对话模型使用 LangChain JavaScript.
- [Fake 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/fake.md): 集成 Fake 对话模型使用 LangChain JavaScript.
- [ChatFireworks 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/fireworks.md): 集成 ChatFireworks 对话模型使用 LangChain JavaScript.
- [ChatGoogle 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/google.md): 集成 ChatGoogle 对话模型使用 LangChain JavaScript.
- [ChatGoogleGenerativeAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/google_generative_ai.md): 集成 ChatGoogleGenerativeAI 对话模型，使用 LangChain JavaScript。
- [ChatVertexAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/google_vertex_ai.md): 集成 ChatVertexAI 对话模型使用 LangChain JavaScript.
- [ChatGroq 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/groq.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 ChatGroq 对话模型。
- [IBM watsonx.ai 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/ibm.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 IBM watsonx.ai 对话模型。
- [聊天模型集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/index.md): 对话模型是使用消息序列作为输入并返回消息作为输出（与纯文本相对）的语言模型。
- [ChatMistralAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/mistral.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 ChatMistralAI 对话模型。
- [ChatOllama 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/ollama.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 ChatOllama 对话模型。
- [ChatOpenAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/openai.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 ChatOpenAI 对话模型。
- [ChatOpenRouter 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/openrouter.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 ChatOpenRouter 对话模型。
- [ChatPerplexity 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/perplexity.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 ChatPerplexity 对话模型。
- [ChatTogetherAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/togetherai.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 ChatTogetherAI 对话模型。
- [ChatXAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/xai.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 ChatXAI 对话模型。
- [ChatYandexGPT 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/chat/yandex.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 ChatYandexGPT 对话模型。

## 开源框架 · JavaScript SDK · 集成 · decision_models

- [OpenAI 决策集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/decision_models/openai.md): OpenAI Decisions API读取自然语言和图像，并返回类型化的答案和校准概率，而不是生成文本。

## 开源框架 · JavaScript SDK · 集成 · document_compressors

- [Cohere 重排序集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/document_compressors/cohere_rerank.md): 使用 LangChain 集成 Cohere 文档压缩器。
- [IBM watsonx.ai 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/document_compressors/ibm.md): 使用 LangChain 集成 IBM watsonx.ai 文档压缩器。
- [Mixedbread AI 重排序集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/document_compressors/mixedbread_ai.md): 使用 LangChain 集成 Mixedbread AI 文档排序器。

## 开源框架 · JavaScript SDK · 集成 · document_loaders

- [文档加载器集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/document_loaders/index.md): 使用 LangChain JavaScript 集成文档加载器。

## 开源框架 · JavaScript SDK · 集成 · document_loaders · file_loaders

- [DirectoryLoader 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/document_loaders/file_loaders/directory.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 DirectoryLoader 文档加载器。
- [文件加载器集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/document_loaders/file_loaders/index.md): 使用 LangChain JavaScript 集成文件加载器。
- [JSON 文件集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/document_loaders/file_loaders/json.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 JSON 文件加载器。
- [Jsonlines 文件 - 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/document_loaders/file_loaders/jsonlines.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Jsonlines 文件 - 文档加载器。
- [多个独立文件 - 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/document_loaders/file_loaders/multi_file.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Multiple individual files - 文档加载器。
- [OracleDocLoader 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/document_loaders/file_loaders/oracleai.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 OracleDocLoader 文档加载器。
- [TextLoader 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/document_loaders/file_loaders/text.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 TextLoader 文档加载器。

## 开源框架 · JavaScript SDK · 集成 · document_loaders · web_loaders

- [Google 云 SQL for PostgreSQL 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/document_loaders/web_loaders/google_cloudsql_pg.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Google Cloud SQL for PostgreSQL 文档加载器。
- [Web 加载器集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/document_loaders/web_loaders/index.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 web 加载器。
- [LangSmithLoader 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/document_loaders/web_loaders/langsmith.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 LangSmithLoader 文档加载器。
- [Soniox](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/document_loaders/web_loaders/soniox.md): 开始使用 Soniox 音频转录加载器（Document Loader）在 LangChain 中。

## 开源框架 · JavaScript SDK · 集成 · document_transformers

- [文档转换器集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/document_transformers/index.md): 使用 LangChain JavaScript 集成文档转换器。
- [OpenAI函数元数据标记器 - 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/document_transformers/openai_metadata_tagger.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 OpenAI 函数元数据标记器 - 文档转换器。

## 开源框架 · JavaScript SDK · 集成 · embeddings

- [(MODULE_NAME) 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/embeddings/TEMPLATE.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 (MODULE_NAME) 嵌入模型。
- [AzureOpenAIEmbeddings集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/embeddings/azure_openai.md): 使用 LangChain 集成 AzureOpenAIEmbeddings 嵌入模型。
- [百度qianfan集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/embeddings/baidu_qianfan.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Baidu qianfan 嵌入模型。
- [BedrockEmbeddings集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/embeddings/bedrock.md): 集成 BedrockEmbeddings 嵌入模型，使用 LangChain JavaScript。
- [CloudflareWorkersAIEmbeddings集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/embeddings/cloudflare_ai.md): 集成 CloudflareWorkersAIEmbeddings 嵌入模型，使用 LangChain JavaScript。
- [CohereEmbeddings集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/embeddings/cohere.md): 集成 CohereEmbeddings 嵌入模型，使用 LangChain JavaScript
- [FireworksEmbeddings集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/embeddings/fireworks.md): 集成 FireworksEmbeddings 嵌入模型，使用 LangChain JavaScript。
- [GoogleGenerativeAIEmbeddings集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/embeddings/google_generative_ai.md): 集成 GoogleGenerativeAIEmbeddings 嵌入模型，使用 LangChain JavaScript。
- [VertexAIEmbeddings集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/embeddings/google_vertex_ai.md): 集成 VertexAIEmbeddings 嵌入模型，使用 LangChain JavaScript。
- [IBM watsonx.ai集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/embeddings/ibm.md): 集成 IBM watsonx.ai 嵌入模型，使用 LangChain JavaScript
- [嵌入模型集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/embeddings/index.md): 集成嵌入模型，使用 LangChain JavaScript
- [Minimax集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/embeddings/minimax.md): 集成 Minimax 嵌入模型，使用 LangChain JavaScript
- [MistralAIEmbeddings集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/embeddings/mistralai.md): 集成 MistralAIEmbeddings 嵌入模型，使用 LangChain JavaScript。
- [Mixedbread AI集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/embeddings/mixedbread_ai.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Mixedbread AI 嵌入模型。
- [Nomic 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/embeddings/nomic.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Nomic 嵌入模型。
- [OllamaEmbeddings 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/embeddings/ollama.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 OllamaEmbeddings 嵌入模型。
- [OpenAIEmbeddings 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/embeddings/openai.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 OpenAIEmbeddings 嵌入模型。
- [OracleEmbeddings 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/embeddings/oracleai.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 OracleEmbeddings 嵌入模型。
- [PineconeEmbeddings 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/embeddings/pinecone.md): 使用 LangChain 集成 PineconeEmbeddings 嵌入模型。
- [TogetherAIEmbeddings 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/embeddings/togetherai.md): 使用 LangChain 集成 TogetherAIEmbeddings 嵌入模型。
- [VoyageEmbeddings 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/embeddings/voyageai.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 VoyageEmbeddings 嵌入模型。

## 开源框架 · JavaScript SDK · 集成 · graphs

- [SAP HANA Cloud 知识图谱引擎](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/graphs/sap_hana_rdf_graph.md): SAP HANA Cloud 知识图谱 是 SAP HANA Cloud 数据库中一个完全集成的知识图谱解决方案。

## 开源框架 · JavaScript SDK · 集成 · llm_caching

- [Azure Cosmos DB NoSQL 语义集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/llm_caching/azure_cosmosdb_nosql.md): 使用 LangChain 集成 Azure Cosmos DB NoSQL 语义缓存。
- [缓存集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/llm_caching/index.md): 使用 LangChain JavaScript 与缓存集成。

## 开源框架 · JavaScript SDK · 集成 · llms

- [Azure OpenAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/llms/azure.md): 使用 LangChain JavaScript 与 Azure OpenAI LLM 集成。
- [CloudflareWorkersAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/llms/cloudflare_workersai.md): 使用 LangChain JavaScript 与 CloudflareWorkersAI LLM 集成。
- [Cohere 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/llms/cohere.md): 使用 LangChain JavaScript 与 Cohere LLM 集成。
- [Fireworks 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/llms/fireworks.md): 使用 LangChain JavaScript 与 Fireworks LLM 集成。
- [Gemini Enterprise Agent Platform 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/llms/google_vertex_ai.md): 使用 LangChain JavaScript 与 Gemini Enterprise Agent Platform LLM 集成。
- [LLM 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/llms/ibm.md): 使用 LangChain JavaScript 与 IBM watsonx.ai LLM 集成。
- [LLM 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/llms/index.md): 使用 LangChain JavaScript 与 LLMs 集成。
- [Jigsawstack 提示引擎集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/llms/jigsawstack.md): 使用 LangChain JavaScript 与 Jigsawstack prompt engine LLM 集成。
- [MistralAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/llms/mistral.md): 使用 LangChain JavaScript 与 MistralAI LLM 集成。
- [Ollama 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/llms/ollama.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Ollama LLM。
- [OpenAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/llms/openai.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 OpenAI LLM。
- [TogetherAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/llms/together.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 TogetherAI LLM。
- [Yandexgpt 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/llms/yandex.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Yandexgpt LLM。

## 开源框架 · JavaScript SDK · 集成 · retrievers

- [(MODULE_NAME) 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/retrievers/TEMPLATE.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 (MODULE_NAME) 检索器。
- [Amazon Bedrock 集成知识库](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/retrievers/bedrock-knowledge-bases.md): 使用 LangChain 集成 Amazon Bedrock 知识库检索器。
- [ExaRetriever 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/retrievers/exa.md): 使用 LangChain JavaScript 与 ExaRetriever 检索器集成。
- [Hyde 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/retrievers/hyde.md): 使用 LangChain JavaScript 与 Hyde 检索器集成。
- [Retriever 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/retrievers/index.md): 使用 LangChain JavaScript 集成检索器。
- [AWSKendraRetriever 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/retrievers/kendra-retriever.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 AWSKendraRetriever 检索器。
- [PerplexitySearchRetriever 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/retrievers/perplexity_search.md): 使用 LangChain 集成 PerplexitySearchRetriever 检索器。
- [SourceyRetriever 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/retrievers/sourcey.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 SourceyRetriever 检索器。
- [时间加权集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/retrievers/time-weighted-retriever.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Time-weighted 检索器。

## 开源框架 · JavaScript SDK · 集成 · retrievers · self_query

- [使用 SAP HANA Cloud Vector Engine 的自查询](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/retrievers/self_query/hanavector_self_query.md): 关于 SAP HANA 向量存储的设置详情，请参阅 向量存储：SAP HANA 的指南。

## 开源框架 · JavaScript SDK · 集成 · sandboxes

- [沙盒集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/sandboxes/index.md): 沙盒提供隔离的执行环境，用于安全运行智能体生成的代码。了解更多关于 沙盒。

## 开源框架 · JavaScript SDK · 集成 · stores

- [LocalFileStore集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/stores/file_system.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 LocalFileStore 存储。
- [InMemoryStore集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/stores/in_memory.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 InMemoryStore 存储。
- [存储集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/stores/index.md): 使用 LangChain JavaScript 集成存储。

## 开源框架 · JavaScript SDK · 集成 · vectorstores

- [(MODULE_NAME) 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/vectorstores/TEMPLATE.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 (MODULE_NAME) 向量存储。
- [Azure Cosmos DB for MongoDB vCore（已弃用）](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/vectorstores/azure_cosmosdb_mongodb.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Azure Cosmos DB for MongoDB vCore 向量存储。
- [Azure Cosmos DB for NoSQL 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/vectorstores/azure_cosmosdb_nosql.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Azure Cosmos DB for NoSQL 向量存储。
- [Azure DocumentDB](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/vectorstores/azure_documentdb.md): Azure DocumentDB 向量存储集成
- [Cloudflare vectorize 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/vectorstores/cloudflare_vectorize.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Cloudflare Vectorize 向量存储。
- [Google Cloud SQL for PostgreSQL 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/vectorstores/google_cloudsql_pg.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Google Cloud SQL for PostgreSQL 向量存储。
- [向量存储集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/vectorstores/index.md): 使用 LangChain JavaScript 集成向量存储
- [MemoryVectorStore 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/vectorstores/memory.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 MemoryVectorStore
- [MongoDB Atlas 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/vectorstores/mongodb_atlas.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 MongoDB Atlas 向量存储
- [Neo4j 向量索引集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/vectorstores/neo4jvector.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Neo4j vector index 向量存储
- [OracleVS 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/vectorstores/oracleai.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 OracleVS 向量存储
- [PGVectorStore 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/vectorstores/pgvector.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 PGVectorStore。
- [PineconeStore 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/vectorstores/pinecone.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 PineconeStore。
- [QdrantVectorStore 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/vectorstores/qdrant.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 QdrantVectorStore。
- [RedisVectorStore 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/vectorstores/redis.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 FluentRedisVectorStore 和 RedisVectorStore。
- [SAP HANA Cloud 向量引擎](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/vectorstores/sap_hanavector.md): SAP HANA Cloud Vector Engine 是一个完全集成到 SAP HANA Cloud 数据库中的向量存储。
- [TurbopufferVectorStore 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/vectorstores/turbopuffer.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 TurbopufferVectorStore。
- [WeaviateStore 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/vectorstores/weaviate.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 WeaviateStore。
- [YDB 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/vectorstores/ydb.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 YDBVectorStore 向量存储。

## 开源框架 · JavaScript SDK · 集成 · 中间件

- [Anthropic 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/middleware/anthropic.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Anthropic 中间件。
- [AWS 中间件集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/middleware/aws.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 AWS 中间件。
- [中间件集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/middleware/index.md): 使用 LangChain JavaScript 集成中间件

## 开源框架 · JavaScript SDK · 集成 · 工具

- [(MODULE_NAME) 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/TEMPLATE.md): 通过LangChain JavaScript与(MODULE_NAME)工具集成。
- [Anthropic集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/anthropic.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Anthropic 工具。
- [Azure容器应用动态会话集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/azure_dynamic_sessions.md): 使用 LangChain 集成 Azure 容器应用动态会话工具。
- [ClickSend集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/clicksend.md): 通过 ClickSend 的通信平台，从 LangChain 智能体发送短信、电子邮件和语音消息。
- [Composio集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/composio.md): 通过 Composio 的统一 API 平台为 AI 智能体访问 500+ 工具和集成，支持 OAuth 处理、事件驱动工作流和多用户支持。
- [Dall-e集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/dalle.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Dall-e 工具。
- [Decodo集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/decodo.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Decodo 工具。
- [ExaSearchResults集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/exa_search.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 ExaSearchResults 工具。
- [Falkordb集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/falkordb.md): 使用 LangChain 和 FalkorDB 的超快图数据库，通过 Cypher 对知识图谱进行自然语言查询。
- [Google集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/google.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Google Gemini 工具。
- [WatsonxToolkit集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/ibm.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 WatsonxToolkit 工具。
- [工具集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/index.md): 使用 LangChain JavaScript 集成工具。
- [Jigsawstack 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/jigsawstack.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Jigsawstack 工具。
- [JSON agent 工具包集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/json.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 JSON 智能体工具包。
- [AWS lambda 集成的 Agent](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/lambda_agent.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Agent with AWS lambda 工具。
- [Mcp 数据库工具箱集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/mcp_toolbox.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Mcp 工具箱数据库工具。
- [Nia 工具包集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/nia.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Nia 搜索和索引 API。
- [OpenAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/openai.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 OpenAI 工具。
- [OpenAPI 工具包集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/openapi.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 OpenAPI 工具包。
- [OracleSummary 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/oracleai.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 OracleSummary 工具。
- [PerplexitySearchResults 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/perplexity_search.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 PerplexitySearchResults 工具。
- [SQLToolkit 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/sql.md): 通过LangChain JavaScript与SQLToolkit工具集成。
- [Tavily 爬取集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/tavily_crawl.md): 通过LangChain JavaScript与Tavily爬取工具集成。
- [Tavily 提取集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/tavily_extract.md): 通过LangChain JavaScript与Tavily提取工具集成。
- [Tavily 获取研究集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/tavily_get_research.md): 通过LangChain JavaScript与Tavily研究获取工具集成。
- [Tavily 地图集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/tavily_map.md): 通过LangChain JavaScript与Tavily地图工具集成。
- [Tavily 研究集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/tavily_research.md): 通过LangChain JavaScript与Tavily研究工具集成。
- [Tavily 搜索集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/tavily_search.md): 通过LangChain JavaScript与Tavily搜索工具集成。
- [VectorStoreToolkit 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/vectorstore.md): 通过LangChain JavaScript与VectorStoreToolkit工具集成。
- [浏览器集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/tools/webbrowser.md): 通过LangChain JavaScript与浏览器工具集成。

## 开源框架 · JavaScript SDK · 集成 · 智能体

- [使用 HanaSparqlQAAgent 进行问答](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/agents/sap_hana_sparql_qa_agent.md): 使用 LangChain JavaScript 与 HanaSparqlQAAgent 类型集成。

## 开源框架 · JavaScript SDK · 集成 · 模型供应商

- [所有 LangChain JavaScript 集成提供者](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/providers/all_providers.md): 浏览适用于 JavaScript/TypeScript 的完整集成集合。LangChain.js 提供了跨越提供商、工具、向量存储、文档加载器等数百种集成。
- [Anthropic 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/providers/anthropic.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Anthropic
- [AWS 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/providers/aws.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 AWS
- [Daytona](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/providers/daytona.md): 使用 Daytona 沙盒后端与 deepagents 配合，实现隔离代码执行（支持快速冷启动）
- [Deno](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/providers/deno.md): 使用 Deno 沙盒后端与 deepagents 配合，在 Linux 微虚拟机中实现隔离代码执行
- [Google 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/providers/google.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Google
- [Microsoft 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/providers/microsoft.md): 使用 LangChain JavaScript 集成 Microsoft
- [Modal](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/providers/modal.md): 使用 Modal 沙盒后端与 deepagents 配合，实现 GPU 支持的隔离代码执行
- [Node VFS](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/providers/node-vfs.md): 使用 Node.js VFS 沙盒后端与 deepagents 配合，用于本地开发与测试
- [OpenAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/providers/openai.md): LangChain 通过 @langchain/openai 包与 OpenAI 和 Azure OpenAI 进行集成。
- [OpenRouter 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/providers/openrouter.md): 通过 LangChain JavaScript 使用 OpenRouter 的统一 API 访问多个提供商的模型。
- [LangChain JavaScript 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/providers/overview.md): 使用 LangChain JavaScript/TypeScript 与提供商集成。
- [Perplexity 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/providers/perplexity.md): 使用 LangChain JavaScript 与 Perplexity 集成。
- [Sap 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/providers/sap.md): 使用 LangChain Python 与 Sap 集成。
- [Sourcey 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/providers/sourcey.md): 使用 LangChain JavaScript 从已发布的 Sourcey 文档站点检索。
- [Supadata](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/providers/supadata.md): 本页面介绍了如何在 LangChain 中使用 Supadata 生态系统。它允许您从 YouTube、TikTok 及其他平台加载数据。
- [Tavily 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/providers/tavily.md): 使用 LangChain JavaScript 与 Tavily 集成。
- [TypeSafe 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/providers/typesafe.md): 使用 LangChain 与 TypeSafe 集成。

## 开源框架 · JavaScript SDK · 集成 · 记忆

- [内存集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/memory/index.md): 使用 LangGraph 检查点和存储持久化智能体短期和长期记忆。
- [使用 MongoDB Atlas 的长期记忆](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/memory/mongodb-long-term-memory.md): 使用 MongoDBStore 和 MongoDB Atlas 持久化智能体长期记忆。
- [使用 MongoDB Atlas 的短期记忆](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/memory/mongodb-short-term-memory.md): 使用 MongoDBSaver 和 MongoDB Atlas 持久化智能体短期记忆。

## 开源框架 · JavaScript SDK · 集成 · 长期记忆

- [存储集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/javascript/integrations/long-term-memory/index.md): 集成 LangGraph 长期记忆的存储后端。

## 开源框架 · LangChain 核心

- [代理](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/agents.md): 智能体是一个在循环中调用工具，直到给定任务完成的模型。
- [组件架构](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/component-architecture.md): LangChain 的强大之处在于其组件如何协同工作以构建复杂的 AI 应用程序。本页面通过组件关系图展示不同组件之间的交互。
- [智能体中的上下文工程](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/context-engineering.md): 构建智能体（或任何大型语言模型应用）的难点在于使其足够可靠。虽然它们可能在原型中运行正常，但在实际使用场景中却常常失败。
- [从零构建数据分析智能体](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/deep-agent-from-scratch.md): 本指南使用 createagent 和 Deep Agents 中间件从基础构建一个数据分析智能体。
- [部署](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/deploy.md): 使用 LangSmith Cloud 或 JavaScript 框架和托管平台部署 LangChain 智能体到生产环境
- [事件流](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/event-streaming.md): 从 LangChain 智能体运行中获取流式实时更新
- [获取帮助](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/get-help.md): 与 LangChain 社区建立联系，访问学习资源，并获取您所需的帮助，以便自信地构建。
- [护栏](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/guardrails.md): 为智能体实现安全检查与内容过滤
- [人在回路](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/human-in-the-loop.md): 人机协作（HITL）中间件允许您为智能体工具调用添加人工监督。 当模型提议一个可能需要审核的操作时——例如，写入文件或执行SQL——中间件可以暂停执行并等待决策。
- [安装 LangChain](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/install.md): 安装 LangChain 包以及您使用的模型和集成的独立提供者包。
- [使用 LangChain 构建语义搜索引擎](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/knowledge-base.md): 使用 LangChain 嵌入 和 向量存储 在 PDF 上构建语义搜索引擎。使用它检索与查询相似的段落，然后将检索器插入 检索增强生成（RAG） 或其他 LLM 工作流程。
- [长期记忆](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/long-term-memory.md): 为 LangChain 智能体添加长期记忆，以跨对话和会话存储和召回数据
- [消息](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/messages.md): 消息是 LangChain 中模型的上下文基本单元，用于表示与大型语言模型交互时的对话状态。
- [模型](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/models.md): 初始化并配置LangChain智能体的对话模型（推理引擎），支持工具调用、结构化输出及多模态输入
- [LangSmith 可观测性](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/observability.md): 在使用 LangChain 构建和运行智能体时，你需要了解它们的行为：它们调用了哪些工具，生成了哪些提示词，以及它们是如何做出决策的。使用 @[createagent]构建的 LangChain 智能体会自动通过LangSmith平台进行跟踪，该平台用于捕获、调试、评估和监控智能体的行为。
- [LangChain 概述](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/overview.md): 智能体 = 模型 + 托管。 LangChain 提供 createagent：一个极简、高度可配置的托管。托管是模型循环周围的一切：提示词、工具以及任何塑造行为的中间件。从基础元素开始，组合您用例所需的内容。支持 OpenAI, Anthropic, Google, 和更多。
- [理念](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/philosophy.md): LangChain旨在成为使用大语言模型的 easiest 入口，同时保持灵活性和生产就绪特性。
- [快速入门](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/quickstart.md): minutes内构建首个智能体
- [运行时](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/runtime.md): LangChain 的 @[createagent] 在 LangGraph 的运行时下工作。
- [短期记忆](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/short-term-memory.md): 记忆是一个存储先前交互信息的系统。对于智能体而言，记忆至关重要，因为它能让智能体记住之前的交互、从反馈中学习，并适应用户偏好。随着智能体处理日益复杂的任务和大量用户交互，这种能力对效率和用户体验都至关重要。
- [构建 SQL 代理](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/sql-agent.md): 在本教程中，您将学习如何使用 LangChain 智能体构建一个能够回答有关 SQL 数据库问题的智能体。
- [流式处理](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/streaming.md): 实时流式获取智能体运行更新
- [结构化输出](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/structured-output.md): 结构化输出允许智能体以特定的、可预测的格式返回数据。您不再需要解析自然语言响应，而是直接获得应用程序可以直接使用的 JSON 对象、Pydantic 模型 或数据类形式的结构化数据。
- [LangSmith Studio](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/studio.md): 有关已部署智能体的更多信息，请参考部署。
- [工具](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/tools.md): 定义工具，让 LangChain 智能体能够获取实时数据、执行代码、查询外部数据库和采取行动。
- [代理聊天 UI](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/ui.md): Agent Chat UI 可以连接到 本地 和 已部署的智能体。
- [使用 LangChain 构建语音代理](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/voice-agent.md): 聊天界面主导了我们与 AI 的交互方式，但近期多模态 AI 的突破正开启令人兴奋的新可能。高质量的生成模型和富有表现力的文本到语音（TTS）系统现在使得构建智能体成为可能，这些智能体感觉更像对话伙伴而非工具。

## 开源框架 · LangChain 核心 · MCP

- [认证](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/mcp/auth.md): 在 LangChain 中使用令牌、OAuth 2.1 或每个用户的凭证对 MCP 连接进行身份验证
- [连接](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/mcp/connections.md): 连接生命周期、多服务器支持、部署扩展、协议时代及MCP缓存功能在LangChain中实现。
- [模型上下文协议 (MCP)](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/mcp/index.md): 通过MCPAdapter将LangChain智能体连接到MCP服务器。
- [工具](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/mcp/tools.md): The langchain.mcp 命名空间需要 langchain[mcp]>=1.4.0 并处于 Beta 版本。API 可能会变更。

## 开源框架 · LangChain 核心 · 中间件

- [预构建中间件](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/middleware/built-in.md): 预构建中间件以支持常见智能体用例
- [自定义中间件](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/middleware/custom.md): 通过实现运行在智能体执行流程特定点的钩子来构建自定义中间件。
- [中间件概述](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/middleware/overview.md): 在每一步精确控制和自定义智能体执行

## 开源框架 · LangChain 核心 · 前端

- [分支式对话](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/frontend/branching-chat.md): 通过从检查点分叉来编辑消息并重新生成回复
- [可控生成式 UI](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/frontend/controlled-generative-ui.md): 使用以组件为工具、工具调用渲染、状态渲染和推理等方式，用你编写的组件渲染智能体输出
- [声明式生成式 UI](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/frontend/declarative-generative-ui.md): 使用 json-render 和 A2UI 从注册的组件目录中组合智能体生成的界面
- [生成式 UI 概述](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/frontend/generative-ui-overview.md): 了解从受控到声明式再到开放式界面的生成式 UI 谱系
- [Headless 工具](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/frontend/headless-tools.md): 在客户端使用无头工具实现运行浏览器和设备 API
- [人在回路](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/frontend/human-in-the-loop.md): 添加基于中断式人工审核的审批工作流
- [加入与重新加入流](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/frontend/join-rejoin.md): 断开并重新连接到正在运行的智能体流
- [Markdown 消息](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/frontend/markdown-messages.md): 将 LLM 响应渲染为丰富格式化的 markdown，并支持适当的流式输出
- [消息队列](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/frontend/message-queues.md): 在智能体按顺序处理时排队并管理多条消息
- [开放式生成式 UI](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/frontend/open-ended-generative-ui.md): 渲染您应用程序外创建的 UI，例如沙盒中的 MCP 应用，位于生成式 UI 范围的开放端
- [概述](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/frontend/overview.md): 使用 LangChain 智能体的实时流构建生成式 UI
- [推理 token](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/frontend/reasoning-tokens.md): 在可折叠块中展示模型的思考与推理过程
- [结构化输出](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/frontend/structured-output.md): 使用自定义 UI 组件渲染结构化智能体响应，而不是纯文本
- [时间旅行](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/frontend/time-travel.md): 检查、导航并从对话历史中的任意检查点恢复
- [工具调用](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/frontend/tool-calling.md): 使用丰富、类型安全的 UI 卡片显示智能体工具调用

## 开源框架 · LangChain 核心 · 前端 · 集成

- [AI 元素](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/frontend/integrations/ai-elements.md): 可组合的 shadcn/ui 基础组件，用于 AI 对话界面，支持 useStream
- [assistant-ui](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/frontend/integrations/assistant-ui.md): 无头 React AI 对话框架，具有完整运行时层，与 useStream 桥接
- [CopilotKit](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/frontend/integrations/copilotkit.md): 使用 CopilotKit 与 LangGraph、深度智能体和 React，支持自定义端点、Python AG-UI 桥接、结构化生成式 UI 和消息平台通道
- [OpenUI](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/frontend/integrations/openui.md): 使用 OpenUI 组件库和 openui-lang 生成完整、交互式仪表板和报告
- [概述](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/frontend/integrations/overview.md): 将 useStream 连接到任何 React UI 组件库或生成式 UI 框架

## 开源框架 · LangChain 核心 · 多智能体

- [自定义工作流](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/multi-agent/custom-workflow.md): 在自定义工作流架构中，您使用 LangGraph 定义自己的定制化执行流程。您对图结构拥有完全的控制权——包括顺序步骤、条件分支、循环和并行执行。
- [交接](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/multi-agent/handoffs.md): 在 链 架构中，行为会根据状态动态变化。核心机制：工具 更新一个跨回合持久的状态变量（例如 currentstep 或 activeagent），系统读取此变量来调整行为——无论是应用不同的配置（系统提示词、工具）还是路由到不同的 智能体。这种模式支持在独立智能体之间进行链式传递，以及在一个智能体内部进行动态配置变更。
- [使用交接构建客户支持](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/multi-agent/handoffs-customer-support.md): 状态机模式描述了智能体在执行任务的不同状态中行为会变化的流程。本教程展示了如何通过工具调用动态改变单个智能体的配置——根据当前状态更新其可用工具和指令。状态可以从多个来源确定：智能体的过去行为（工具调用）、外部状态（如API调用结果），甚至初始用户输入（例如，通过运行分类器确定用户意图）。
- [多智能体](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/multi-agent/index.md): 多智能体系统协调专业组件来处理复杂的工作流程。然而，并非每个复杂任务都需要这种方法——一个拥有正确（有时是动态的）工具和提示词的单个智能体通常也能实现类似的结果。
- [路由器](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/multi-agent/router.md): 在 路由 架构中，路由步骤对输入进行分类并将其导向专门的 智能体。当您有明确的 垂直领域（需要各自智能体的独立知识领域）时，这很有用。
- [使用路由构建多源知识库](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/multi-agent/router-knowledge-base.md): 路由模式 是一种 多智能体 架构，其中路由步骤对输入进行分类并将其定向到专门的智能体，并将结果综合为组合响应。当您的组织知识分布在不同的 垂直领域（每个领域都需要具有专门工具和提示词的智能体）时，这种模式表现优异。
- [技能](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/multi-agent/skills.md): 在 技能 架构中，专业能力被封装为可调用的“技能”，以增强 智能体 的行为。技能主要是由提示词驱动的专业化，智能体可以按需调用它们。 有关内置技能支持，请参阅 深度智能体。
- [按需构建 SQL 助手](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/multi-agent/skills-sql-assistant.md): 本教程展示了如何使用渐进式披露——一种上下文管理技术，智能体按需加载信息而非一次性加载——来实现技能（基于提示词的专用指令）。智能体通过工具调用加载技能，而不是动态更改系统提示词，只为每个任务发现并加载所需的技能。
- [子代理](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/multi-agent/subagents.md): 在子智能体架构中，一个中央主智能体（通常被称为监督者）通过调用它们作为工具来协调子智能体。主智能体决定调用哪个子智能体、提供什么输入以及如何组合结果。默认情况下，子智能体是无状态的——它们不记住过去的交互，所有的对话记忆都由主智能体维护。这提供了上下文隔离：每个子智能体调用都在一个干净的上下文窗口中工作，防止主对话中的上下文膨胀。
- [使用子代理构建个人助手](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/multi-agent/subagents-personal-assistant.md): 监督者模式是一种多智能体架构，其中中央监督者智能体协调专门的工作智能体。当任务需要不同类型的专业知识时，这种方法表现优异。与其构建一个管理跨领域工具选择的智能体，不如创建由理解整体工作流程的监督者协调的专注专家。

## 开源框架 · LangChain 核心 · 测试

- [代理评估](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/test/evals.md): 使用 AgentEvals 和 LangSmith 通过确定性匹配或 LLM-as-judge 评估器评估智能体轨迹。
- [测试](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/test/index.md): 测试 LangChain 智能体的策略，包括单元测试、集成测试和轨迹评估。
- [集成测试](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/test/integration-testing.md): 通过组织测试、管理密钥、处理不稳定性和控制成本来使用真实 LLM API 测试智能体。
- [单元测试](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/test/unit-testing.md): 使用模拟对话模型和内存持久化测试智能体逻辑，而无需 API 调用。

## 开源框架 · LangChain 核心 · 疑难解答

- [INVALID_PROMPT_INPUT](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/errors/INVALID_PROMPT_INPUT.md): {/ TODO: fix link when porting page /} 当 提示词模板 接收到缺失或无效的输入变量时发生。
- [INVALID_TOOL_RESULTS](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/errors/INVALID_TOOL_RESULTS.md): 目前仅在 langchainjs（JavaScript/TypeScript）中使用。
- [MESSAGE_COERCION_FAILURE](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/errors/MESSAGE_COERCION_FAILURE.md): 当消息对象不符合预期格式时会发生此错误。
- [MODEL_AUTHENTICATION](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/errors/MODEL_AUTHENTICATION.md): 目前仅在 langchainjs (JavaScript/TypeScript) 中使用。
- [MODEL_NOT_FOUND](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/errors/MODEL_NOT_FOUND.md): 目前仅在 langchainjs (JavaScript/TypeScript) 中使用。
- [MODEL_RATE_LIMIT](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/errors/MODEL_RATE_LIMIT.md): 目前仅在 langchainjs (JavaScript/TypeScript) 中使用。
- [OUTPUT_PARSING_FAILURE](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langchain/errors/OUTPUT_PARSING_FAILURE.md): 一个 输出解析器 无法按预期处理模型输出。

## 开源框架 · LangGraph

- [记忆](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/add-memory.md): AI应用需要记忆在多次交互中共享上下文。在LangGraph中，您可以添加两种类型的记忆：
- [使用 LangGraph 构建 RAG 代理](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/agentic-rag.md): 使用 LangGraph 构建自定义检索智能体，该智能体决定何时搜索向量存储或直接响应。
- [应用结构](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/application-structure.md): LangGraph 应用由一个或多个图、配置文件（langgraph.json）、指定依赖关系的文件以及可选的 .env 文件（用于指定环境变量）组成。
- [向后兼容性](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/backward-compatibility.md): 在生产环境中更新 LangGraph 图代码，而不会中断正在运行的运行。
- [案例研究](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/case-studies.md): 以下为采用LangGraph并取得成效的企业案例列表（数据源自公开资料）。若贵司使用LangGraph并愿分享成功故事，请随时告知以便更新列表。我们亦接受基于公开信息的更新贡献（如博客文章或新闻稿等）。
- [检查点](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/checkpointers.md): LangGraph 检查点器在每个步骤将图状态保存为检查点，从而实现持久化、人工干预和容错执行。
- [Graph API 与 Functional API 的选择](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/choosing-apis.md): LangGraph 提供两种不同的 API 来构建智能体工作流：图 API 和 函数 API。两者共享相同的底层运行时，且可在同一应用中协同使用，但针对不同用例和开发偏好进行了差异化设计。
- [部署](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/deploy.md): 使用 LangSmith Cloud 或 JavaScript 框架和托管平台将 LangGraph 智能体部署到生产环境。
- [事件流](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/event-streaming.md): 使用类型化投影流式输出 LangGraph 运行，包括消息、状态、子图、输出和扩展。
- [容错性](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/fault-tolerance.md): 在 LangGraph 中配置每个节点的超时、重试和错误处理器。
- [Functional API 概述](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/functional-api.md): 函数式 API 允许您通过对现有代码进行最少的修改，将 LangGraph 的关键特性（持久化、记忆、人机协作 和 流式输出）添加到您的应用程序中。
- [Graph API 概述](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/graph-api.md): LangGraph 将智能体工作流建模为图：使用 StateGraph 定义状态、节点和边来构建循环、有状态的工作流。
- [安装 LangGraph](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/install.md): 要安装基础 LangGraph 包：
- [中断](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/interrupts.md): 中断允许您在特定位置暂停图执行，并在继续之前等待外部输入。这使您能够实现需要外部输入才能继续的人机交互模式。当触发中断时，LangGraph 使用其 持久化 层保存图状态，并无限期等待您恢复执行。
- [运行本地服务器](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/local-server.md): 本指南将指导您如何在本地运行 LangGraph 智能体。
- [LangSmith 可观测性](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/observability.md): 跟踪是一系列智能体从输入到输出所采取的步骤。每个步骤都由一个运行表示。您可以使用 LangSmith 来可视化这些执行步骤。要使用它，为您的智能体启用跟踪。这使您能够执行以下操作：
- [LangGraph 概览](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/overview.md): LangGraph 受到塑造智能体未来公司的信赖——包括 Klarna、Uber、J.P. Morgan 等——它是一个低级编排框架和运行时，用于构建、管理和部署长时间运行、有状态智能体。LangGraph 为您提供细粒度控制，可以在同一图中混合确定性、手写的步骤与 LLM 驱动的智能体步骤，因此您可以根据应用程序的要求构建完全定制化的智能体。
- [持久化](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/persistence.md): {/ 锚点占位符，用于向后兼容的深度链接 /}
- [LangGraph 运行时](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/pregel.md): 编译一个 @[StateGraph][StateGraph] 或创建一个 @[@entrypoint] 会产生一个 @[Pregel] 实例，该实例可以接收输入进行调用。
- [快速入门](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/quickstart.md): 本快速开始指南演示了如何使用LangGraph图API或功能API构建计算器智能体。
- [构建自定义 SQL 智能体](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/sql-agent.md): 在本教程中，我们将使用 LangGraph 构建一个自定义智能体，该智能体能够回答有关 SQL 数据库的问题。
- [存储](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/stores.md): LangGraph 存储提供跨线程的长期记忆，补充每个线程检查点器的持久化。
- [流式](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/streaming.md): 对于新应用，我们推荐 事件流——在 LangGraph v1.2 中引入的 typed-projection API。事件流为每个投影（消息、值、子图、输出）提供单独的迭代器，因此您可以独立消费它们，而不是在 streammode 块上分支。
- [LangSmith Studio](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/studio.md): 在本地使用 LangChain 构建智能体时，可视化智能体内部的操作、实时交互以及调试问题非常有帮助。LangSmith Studio 是一个免费的图形界面，用于从本地机器开发和测试您的 LangChain 智能体。
- [测试](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/test.md): 在您原型设计 LangGraph 智能体后，下一步自然是要添加测试。本指南涵盖了在编写单元测试时可以使用的有用模式。
- [LangGraph 思维](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/thinking-in-langgraph.md): 学习如何使用 LangGraph 构建智能体。
- [代理聊天界面](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/ui.md): Agent Chat UI 可以连接到 本地 和 已部署的智能体。
- [使用函数式 API](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/use-functional-api.md): 功能 API 允许您通过最小化对现有代码的修改，将 LangGraph 的关键特性（持久化、记忆、人机交互 和 流式输出）添加到您的应用程序中。
- [使用图 API](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/use-graph-api.md): 本指南展示了 LangGraph 图 API 的基础知识。它将介绍 状态，以及如何构建常见的图结构，如 序列、分支 和 循环。此外，本指南还涵盖了 LangGraph 的控制功能，包括用于 map-reduce 工作流的 发送 API，以及用于将状态更新与跨节点的 "跳转" 结合的 命令 API。
- [子图](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/use-subgraphs.md): 本指南解释了使用子图（subgraph）的机制。子图是一个图，它被用作另一个图中的节点。
- [使用时间旅行](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/use-time-travel.md): 在 LangGraph 中重放过去的执行并分支探索替代路径。
- [工作流和代理](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/workflows-agents.md): 本指南综述了常见的流程和智能体模式。

## 开源框架 · LangGraph · 前端

- [自定义流通道](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/frontend/custom-stream-channels.md): 将自定义服务器端数据流式传输到前端，并使用 useExtension 和 useChannel 读取。
- [图执行](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/frontend/graph-execution.md): 使用每个节点的状态和流式内容可视化多步骤图管道。
- [概述](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/frontend/overview.md): 构建实时可视化 LangGraph 管道的前端界面。这些模式展示了如何通过自定义 StateGraph 工作流渲染多步图执行过程，并显示每个节点的状态和流式内容。

## 开源框架 · LangGraph · 疑难解答

- [GRAPH_RECURSION_LIMIT](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/errors/GRAPH_RECURSION_LIMIT.md): 您的 LangGraph @[StateGraph] 达到了最大步骤数并触发了停止条件。 这通常是由于以下示例代码导致的无限循环：
- [INVALID_CHAT_HISTORY](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/errors/INVALID_CHAT_HISTORY.md): 这个错误在预构建的 @[createagent] 中抛出，当 callmodel 图节点接收到一个格式不正确的消息列表时。具体来说，当存在 AIMessages 且带有 toolcalls（LLM 请求调用工具）但没有对应的 @[ToolMessage]（工具调用的结果，用于返回给 LLM）时，列表就是格式不正确的。
- [INVALID_CONCURRENT_GRAPH_UPDATE](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/errors/INVALID_CONCURRENT_GRAPH_UPDATE.md): LangGraph @[StateGraph] 接收到多个节点对同一不支持并发更新的状态属性的并行更新。
- [INVALID_GRAPH_NODE_RETURN_VALUE](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/errors/INVALID_GRAPH_NODE_RETURN_VALUE.md): 一个 LangGraph @[StateGraph] 从节点接收到了非字典类型的返回值。以下是一个示例：
- [缺失检查点](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/errors/MISSING_CHECKPOINTER.md): 您正在尝试使用内置的LangGraph持久化功能，但未提供检查点器。
- [多个子图](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/langgraph/errors/MULTIPLE_SUBGRAPHS.md): 当在节点内多次调用子图且子图以checkpointer=True（持续模式）编译时，会出现此错误。

## 开源框架 · Python SDK · 版本发布

- [变更日志](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/releases/changelog.md): 我们 Python 包的更新和改进日志。
- [LangChain v1 新特性](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/releases/langchain-v1.md): LangChain v1 是一个专注的、生产就绪的 AI 开发基础框架。 我们围绕三个核心改进简化了框架：
- [LangGraph v1 新特性](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/releases/langgraph-v1.md): LangGraph v1 是一个以稳定性为重点发布的智能体运行时。 它保持了核心图 API 和执行模型不变，同时改进了类型安全、文档和开发者易用性。

## 开源框架 · Python SDK · 迁移指南

- [从 langchain-mcp-adapters 迁移](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/migrate/langchain-mcp-adapters.md): 从独立的 langchain-mcp-adapters 包迁移到内置的 langchain.mcp 命名空间。
- [LangChain v1 迁移指南](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/migrate/langchain-v1.md): description="将代码库迁移到 LangChain v1." icon="arrow-right" actions={["copy"]} 将此代码库迁移到 LangChain v1（需要 langchain>=1.0.0、langchain-core>=1.0.0 和 Python 3.10+）。
- [从 langgraph-supervisor 迁移](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/migrate/langgraph-supervisor.md): 从 langgraph-supervisor 包迁移到使用 create_agent 和工具封装的子智能体的子智能体模式。
- [LangGraph v1 迁移指南](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/migrate/langgraph-v1.md): description="将代码库迁移至LangGraph v1" icon="arrow-right" actions={["copy"]} 将此代码库迁移至LangGraph v1（需langgraph>=1.0.0、langchain-core>=0.3.0）。

## 开源框架 · Python SDK · 集成 · caches

- [LangChain 集成 Redis 缓存](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/caches/redis_llm_caching.md): 使用 LangChain Python 集成 Redis 缓存用于 LangChain 缓存

## 开源框架 · Python SDK · 集成 · callbacks

- [AgentSystems Notary](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/callbacks/agentsystems_notary.md): 为 LangChain 应用程序提供密码学可验证的审计追踪
- [BigQuery 回调处理器集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/callbacks/google_bigquery.md): 将 LangChain 和 LangGraph 的事件记录到 Google BigQuery，以进行实时分析，从而监控、审计和分析您的 LLM 应用。
- [OpenInference](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/callbacks/openinference.md): 使用 OpenInference 仪器化跟踪 LangChain 和 LangGraph 应用程序

## 开源框架 · Python SDK · 集成 · chains

- [使用 `HanaSparqlQAChain` 进行问答](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chains/sap_hana_sparql_qa_chain.md): 要使用此功能，安装langchain-hana包：

## 开源框架 · Python SDK · 集成 · chat

- [(MODULE_NAME) 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/TEMPLATE.md): 使用 LangChain Python 集成 (MODULE_NAME) 对话模型。
- [ChatAmazonNova 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/amazon_nova.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatAmazonNova 对话模型
- [ChatAnthropic 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/anthropic.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatAnthropic 对话模型
- [（已弃用）实验性 Anthropic 工具包装器集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/anthropic_functions.md): 集成（已弃用）实验性 Anthropic 工具包装器聊天模型，使用 LangChain Python。
- [Microsoft Foundry 聊天模型集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/azure_ai.md): 使用 LangChain Python 集成 AzureAIOpenAIApiChatModel 对话模型。
- [AzureChatOpenAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/azure_chat_openai.md): 使用 LangChain Python 集成 AzureChatOpenAI 对话模型。
- [ChatBaseten 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/baseten.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatBaseten 对话模型。
- [ChatBedrock 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/bedrock.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatBedrock 对话模型。
- [ChatCerebras 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/cerebras.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatCerebras 对话模型。
- [ChatCohere 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/cohere.md): 使用 LangChain Python 集成 Cohere 对话模型。
- [ChatCrusoe 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/crusoe.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatCrusoe 对话模型。
- [ChatDatabricks 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/databricks.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatDatabricks 对话模型。
- [ChatDeepSeek 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/deepseek.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatDeepSeek 对话模型。
- [ChatFireworks 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/fireworks.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatFireworks 对话模型。
- [ChatAnthropicVertex 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/google_anthropic_vertex.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatAnthropicVertex 对话模型。
- [ChatGoogleGenerativeAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/google_generative_ai.md): 集成 ChatGoogleGenerativeAI 对话模型，使用 LangChain Python。
- [ChatVertexAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/google_vertex_ai.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatVertexAI 对话模型。
- [ChatGroq 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/groq.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatGroq 对话模型。
- [ChatHuggingFace 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/huggingface.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatHuggingFace 对话模型。
- [ChatWatsonx 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/ibm_watsonx.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatWatsonx 对话模型。
- [Chat模型集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/index.md): 使用 LangChain Python 集成对话模型。
- [ChatLiteLLM 和 ChatLiteLLMRouter 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/litellm.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatLiteLLM 和 ChatLiteLLMRouter 对话模型。
- [ChatMistralAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/mistralai.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatMistralAI 对话模型。
- [ChatNVIDIA 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/nvidia_ai_endpoints.md): 使用 LangChain 集成 ChatNVIDIA 和 ChatNVIDIADynamo 对话模型。
- [ChatOCIModelDeployment 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/oci_data_science.md): 使用 LangChain 集成 ChatOCIModelDeployment 对话模型。
- [为 LangChain 的 OCI 生成式AI集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/oci_generative_ai.md): 使用 LangChain Python 集成 OCI Generative AI 对话模型。
- [ChatOllama 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/ollama.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatOllama 对话模型。
- [ChatOpenAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/openai.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatOpenAI 对话模型。
- [ChatOpenRouter 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/openrouter.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatOpenRouter 对话模型。
- [ChatParallel 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/parallel.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatParallel 对话模型。
- [ChatPerplexity 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/perplexity.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatPerplexity 对话模型。
- [ChatQwen 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/qwen.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatQwen 对话模型。
- [ChatQwQ 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/qwq.md): ChatQwQ 将 Qwen 思维模型连接到 LangChain 的 对话模型接口。langchain-qwq 包还提供了 ChatQwen，通过构造函数参数暴露思维控制功能。
- [LangChain 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/sambanova.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatSambanova 对话模型。
- [ChatTogether 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/together.md): 使用 LangChain Python 集成 ChatTogether 对话模型。
- [ChatUpstage 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/upstage.md): 与ChatUpstage对话模型通过LangChain Python集成
- [vLLM 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/vllm.md): 与vLLM对话模型通过LangChain Python集成
- [ChatXAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat/xai.md): 与ChatXAI对话模型通过LangChain Python集成

## 开源框架 · Python SDK · 集成 · chat_message_histories

- [CockroachDB 聊天消息历史](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/chat_message_histories/cockroachdb.md): 使用LangChain Python将聊天会话历史存储在CockroachDB中

## 开源框架 · Python SDK · 集成 · checkpointers

- [Checkpointer 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/checkpointers/index.md): 与LangGraph持久化所需的检查点后端集成（使用LangChain Python）

## 开源框架 · Python SDK · 集成 · decision_models

- [OpenAI Decisions 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/decision_models/openai.md): 与OpenAIDecisions决策模型通过LangChain Python集成

## 开源框架 · Python SDK · 集成 · document_loaders

- [AstraDB 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/astradb.md): 与AstraDB文档加载器通过LangChain Python集成
- [Azure blob 存储加载器集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/azure_blob_storage.md): 使用 LangChain Python 与 Azure Blob Storage 文档加载器集成。
- [Docling 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/docling.md): 与Docling文档加载器通过LangChain Python集成
- [Docugami 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/docugami.md): 与Docugami文档加载器通过LangChain Python集成
- [Google alloydb for postgresql 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/google_alloydb.md): 使用 LangChain Python 集成 Google AlloyDB for PostgreSQL 文档加载器。
- [Google bigquery 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/google_bigquery.md): 使用 LangChain Python 集成 Google bigquery 文档加载器
- [Google bigtable 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/google_bigtable.md): 使用 LangChain Python 集成 Google bigtable 文档加载器
- [Google Classroom 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/google_classroom.md): 使用 LangChain Python 集成 Google Classroom 文档加载器
- [Google cloud SQL for SQL server 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/google_cloud_sql_mssql.md): 使用 LangChain Python 集成 Google Cloud SQL for SQL Server 文档加载器。
- [Google cloud SQL for mysql 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/google_cloud_sql_mysql.md): 使用 LangChain Python 集成 Google Cloud SQL for MySQL 文档加载器。
- [Google cloud storage directory 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/google_cloud_storage_directory.md): 使用 LangChain Python 集成 Google cloud storage directory 文档加载器
- [Google cloud storage file 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/google_cloud_storage_file.md): 使用 LangChain Python 集成 Google cloud storage file 文档加载器
- [Google firestore in datastore mode 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/google_datastore.md): 使用 LangChain Python 集成 Google Firestore in Datastore 模式文档加载器。
- [Google drive 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/google_drive.md): Google Drive 是由 Google 开发的一款文件存储和同步服务。
- [Google firestore (native mode) 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/google_firestore.md): 使用 LangChain Python 集成 Google Firestore（原生模式）文档加载器。
- [Google memorystore for Redis 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/google_memorystore_redis.md): 使用 LangChain Python 集成 Google Memorystore for Redis 文档加载器。
- [Google spanner 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/google_spanner.md): 使用 LangChain Python 与 Google spanner 文档加载器集成
- [Google speech-to-text audio transcripts 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/google_speech_to_text.md): 使用 LangChain Python 集成 Google Speech-to-Text 音频转录文档加载器。
- [Document loader 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/index.md): 使用 LangChain Python 与文档加载器集成
- [LangSmithLoader 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/langsmith.md): 使用 LangChain Python 与 LangSmithLoader 文档加载器集成
- [Oracle autonomous database 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/oracleadb_loader.md): 使用 LangChain Python 集成 Oracle Autonomous Database 文档加载器。
- [Oracle AI vector search document processing 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/oracleai.md): 使用 LangChain Python 集成 Oracle AI 向量搜索文档处理加载器。
- [Dell powerscale 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/powerscale.md): 使用 LangChain Python 与 Dell powerscale 文档加载器集成
- [Unstructured 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/unstructured_file.md): 使用 LangChain Python 与 Unstructured 文档加载器集成
- [Upstage 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/upstage.md): 使用 LangChain Python 集成 Upstage 文档加载器。

## 开源框架 · Python SDK · 集成 · document_loaders · example_data

- [示例 markdown 文档](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_loaders/example_data/example.md): 欢迎来到这个示例 Markdown 文档。Markdown 是一种轻量级标记语言，用于文本格式化。它广泛应用于文档编写、readme 文件等场景。

## 开源框架 · Python SDK · 集成 · document_transformers

- [AI21SemanticTextSplitter 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_transformers/ai21_semantic_text_splitter.md): 使用 LangChain Python 集成 AI21SemanticTextSplitter 文档转换器。
- [Cross encoder reranker 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_transformers/cross_encoder_reranker.md): 使用开源跨编码器模型对检索到的文档进行重新排序。
- [Gemini Enterprise Agent Platform reranker 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_transformers/google_cloud_vertexai_rerank.md): 使用 LangChain Python 集成 Gemini Enterprise Agent 平台重新排序文档转换器。
- [Google cloud document AI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_transformers/google_docai.md): 使用 LangChain Python 集成 Google 云文档 AI 文档转换器。
- [Google translate 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_transformers/google_translate.md): Google Translate 是由 Google 开发的多语言神经机器翻译服务，用于将文本、文档和网站从一种语言翻译成另一种语言。
- [Localai reranker 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_transformers/localai_rerank.md): 使用 LangChain 集成 LocalAI 重新排序文档转换器。
- [VoyageAI by MongoDB reranker 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/document_transformers/voyageai-reranker.md): 使用 LangChain Python 集成 VoyageAI by MongoDB 重新排序文档转换器。

## 开源框架 · Python SDK · 集成 · embeddings

- [(MODULE_NAME) 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/TEMPLATE.md): 使用 LangChain Python 集成 (MODULE_NAME) 嵌入模型。
- [AzureOpenAIEmbeddings 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/azure_openai.md): 使用 LangChain 集成 AzureOpenAIEmbeddings 嵌入模型。
- [BasetenEmbeddings 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/baseten.md): 使用 LangChain 集成 BasetenEmbeddings 嵌入模型。
- [BedrockEmbeddings 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/bedrock.md): 使用 LangChain Python 集成 BedrockEmbeddings 嵌入模型。
- [BGE on Hugging Face 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/bge_huggingface.md): 集成Hugging Face上的BGE嵌入模型，使用LangChain Python。
- [CohereEmbeddings 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/cohere.md): 集成CohereEmbeddings嵌入模型，使用LangChain Python。
- [DatabricksEmbeddings 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/databricks.md): 集成DatabricksEmbeddings嵌入模型，使用LangChain
- [Elasticsearch 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/elasticsearch.md): 集成Elasticsearch嵌入模型，使用LangChain Python。
- [FireworksEmbeddings 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/fireworks.md): 集成 FireworksEmbeddings 嵌入模型，使用 LangChain Python。
- [GoogleGenerativeAIEmbeddings 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/google_generative_ai.md): 集成Google Gemini API嵌入模型，使用LangChain Python。
- [Gemini Enterprise Agent Platform 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/google_vertex_ai.md): 使用 LangChain Python 与 Gemini Enterprise Agent Platform 嵌入模型集成。
- [Hugging Face 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/huggingfacehub.md): 集成Hugging Face嵌入模型，使用LangChain Python。
- [WatsonxEmbeddings 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/ibm_watsonx.md): 集成 WatsonxEmbeddings 嵌入模型，使用 LangChain Python。
- [嵌入模型集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/index.md): 集成嵌入模型，使用LangChain Python。
- [Hugging Face 集成中的 Instructor embeddings](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/instruct_embeddings.md): 集成 Hugging Face 上的 Instructor-style 嵌入模型，使用 LangChain Python。
- [MistralAIEmbeddings 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/mistralai.md): 集成 MistralAIEmbeddings 嵌入模型，使用 LangChain
- [NVIDIAEmbeddings 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/nvidia_ai_endpoints.md): langchain-nvidia-ai-endpoints 包包含基于 NVIDIA AI Foundation Models 并托管在 NVIDIA API Catalog 的对话模型和嵌入的 LangChain 整合。
- [为 LangChain 的 OCI 生成式 AI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/oci_generative_ai.md): 使用 LangChain Python 集成 OCI Generative AI 嵌入模型。
- [OllamaEmbeddings 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/ollama.md): 使用 LangChain Python 集成 OllamaEmbeddings 嵌入模型。
- [OpenAIEmbeddings 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/openai.md): 使用 LangChain Python 集成 OpenAIEmbeddings 嵌入模型。
- [Oracle AI 向量搜索生成集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/oracleai.md): 使用 LangChain Python 集成 Oracle AI 向量搜索生成嵌入模型。
- [PerplexityEmbeddings 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/perplexity.md): 使用 LangChain Python 集成 Perplexity 的嵌入模型。
- [Pinecone 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/pinecone.md): 使用 LangChain Python 集成 Pinecone 嵌入模型。
- [SambanovaEmbeddings 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/sambanova.md): 使用 LangChain 集成 SambanovaEmbeddings 嵌入模型。
- [HuggingFaceEmbeddings (Sentence Transformers) 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/sentence_transformers.md): 使用 LangChain 集成 Sentence Transformers 嵌入模型。
- [文本 embeddings 推理集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/text_embeddings_inference.md): 使用 LangChain Python 集成文本嵌入推理嵌入模型。
- [TogetherEmbeddings 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/together.md): 使用 LangChain 集成 TogetherEmbeddings 嵌入模型。
- [UpstageEmbeddings 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/upstage.md): 使用 LangChain 集成 UpstageEmbeddings 嵌入模型。
- [MongoDB 的 VoyageAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/embeddings/voyageai.md): 使用 LangChain Python 集成 MongoDB 的 VoyageAI 嵌入模型。

## 开源框架 · Python SDK · 集成 · graphs

- [Amazon neptune with cypher 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/graphs/amazon_neptune_open_cypher.md): 使用 LangChain Python 集成 Amazon neptune 的 cypher 图。
- [Kuzu 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/graphs/kuzu_db.md): 使用 LangChain Python 集成 Kuzu 图。
- [Memgraph 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/graphs/memgraph.md): 使用 LangChain Python 集成 Memgraph。
- [Neo4j 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/graphs/neo4j_cypher.md): 使用 LangChain Python 集成 Neo4j 图。
- [SAP HANA Cloud Knowledge Graph Engine](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/graphs/sap_hana_rdf_graph.md): SAP HANA Cloud Knowledge Graph 是 SAP HANA Cloud 数据库中集成的完整知识图谱解决方案。
- [Timbr 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/graphs/timbr.md): 使用 LangChain Python 集成 Timbr 图。

## 开源框架 · Python SDK · 集成 · llms

- [AI21LLM 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/llms/ai21.md): 使用 LangChain Python 集成 AI21LLM。
- [AIMLAPI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/llms/aimlapi.md): 使用 LangChain Python 集成 AIMLAPI LLM。
- [AnthropicLLM 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/llms/anthropic.md): 使用 LangChain Python 集成 AnthropicLLM。
- [Azure OpenAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/llms/azure_openai.md): 使用 LangChain Python 集成 Azure OpenAI LLM。
- [Bedrock 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/llms/bedrock.md): 使用 LangChain Python 集成 Bedrock LLM。
- [Cohere 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/llms/cohere.md): 使用 LangChain Python 集成 Cohere LLM。
- [GoogleGenerativeAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/llms/google_generative_ai.md): 在 LangChain 中开始使用传统 Gemini LLM。
- [Gemini Enterprise Agent Platform 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/llms/google_vertex_ai.md): 已弃用
- [Huggingface 端点集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/llms/huggingface_endpoint.md): 使用 LangChain Python 集成 Huggingface 端点 LLM。
- [Hugging Face 本地管道集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/llms/huggingface_pipelines.md): 使用 LangChain Python 集成 Hugging Face 本地管道 LLM。
- [IBM watsonx.ai 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/llms/ibm_watsonx.md): 使用 LangChain Python 集成 IBM watsonx.ai LLM。
- [ModelScopeEndpoint 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/llms/modelscope_endpoint.md): 使用 LangChain Python 集成 ModelScopeEndpoint LLM。
- [NVIDIA 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/llms/nvidia_ai_endpoints.md): 使用 LangChain Python 集成 NVIDIA LLM。
- [Ollama 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/llms/ollama.md): 使用 LangChain Python 集成 Ollama LLM。
- [OpenAI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/llms/openai.md): 使用 LangChain Python 集成 OpenAI LLM。
- [Openvino 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/llms/openvino.md): 使用 LangChain Python 集成 Openvino LLM。
- [Pipeshift 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/llms/pipeshift.md): 使用 LangChain Python 集成 Pipeshift LLM。
- [LangChain 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/llms/predictionguard.md): 使用 LangChain Python 集成 Predictionguard LLM。
- [SageMakerEndpoint 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/llms/sagemaker.md): 使用 LangChain Python 集成 SageMakerEndpoint LLM。
- [Together AI 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/llms/together.md): 使用 LangChain Python 集成 Together AI LLM。

## 开源框架 · Python SDK · 集成 · retrievers

- [(MODULE_NAME) 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/retrievers/TEMPLATE.md): 使用 LangChain Python 集成 (MODULE_NAME) 检索器。
- [Bedrock (知识库) 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/retrievers/bedrock.md): 使用 LangChain Python 与 Bedrock（知识库）检索器集成。
- [BoxRetriever 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/retrievers/box.md): 使用 LangChain Python 与 BoxRetriever 检索器集成。
- [Cohere RAG 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/retrievers/cohere.md): 使用 LangChain Python 与 Cohere RAG 检索器集成。
- [Cohere 重排序集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/retrievers/cohere-reranker.md): 使用 LangChain Python 与 Cohere 重新排序检索器集成。
- [EgnyteRetriever](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/retrievers/egnyte.md): 这将帮助您开始使用 Egnyte retriever。有关所有 EgnyteRetriever 功能和配置的详细文档，请访问 API reference。
- [Elasticsearch 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/retrievers/elasticsearch_retriever.md): 使用 LangChain Python 与 Elasticsearch 检索器集成。
- [Google Drive 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/retrievers/google_drive.md): 使用 LangChain Python 集成 Google Drive 检索器。
- [Gemini Enterprise Agent Platform 搜索集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/retrievers/google_vertex_ai_search.md): 使用 LangChain Python 集成 Gemini Enterprise 智能体平台搜索检索器。
- [Graph RAG 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/retrievers/graph_rag.md): 使用 LangChain Python 集成 Graph RAG 检索器。
- [IBM watsonx.ai 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/retrievers/ibm_watsonx_ranker.md): 使用 LangChain Python 集成 IBM watsonx.ai 检索器。
- [检索器集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/retrievers/index.md): 使用 LangChain Python 集成检索器。
- [MongoDB Atlas](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/retrievers/mongodb_atlas.md): 使用 LangChain Python 集成 MongoDBAtlasHybridSearchRetriever。
- [NVIDIARAGRetriever 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/retrievers/nvidia.md): 使用 LangChain Python 集成 NVIDIARAGRetriever。
- [ParallelSearchRetriever 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/retrievers/parallel.md): 使用 LangChain Python 集成 ParallelSearchRetriever 检索器。
- [PerplexitySearch 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/retrievers/perplexity_search.md): 使用 LangChain Python 集成 PerplexitySearchRetriever。
- [Pinecone rerank 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/retrievers/pinecone_rerank.md): 使用 LangChain Python 集成 Pinecone rerank 检索器。
- [Ragatouille 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/retrievers/ragatouille.md): 使用 LangChain Python 集成 Ragatouille 检索器。

## 开源框架 · Python SDK · 集成 · sandboxes

- [AgentCoreSandbox 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/sandboxes/aws.md): 使用 LangChain Python 集成 AgentCoreSandbox 沙盒后端。
- [DatabricksSandbox 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/sandboxes/databricks.md): Databricks沙盒是Databricks平台上的受管理、隔离的计算环境。DatabricksSandbox在Databricks沙盒中运行深度智能体壳和文件系统工具，通过databricks-sdk。请参阅Databricks文档了解工作区设置和身份验证。
- [DaytonaSandbox 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/sandboxes/daytona.md): 使用 LangChain Python 集成 DaytonaSandbox 沙盒后端。
- [Sandbox 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/sandboxes/index.md): 使用 LangChain Python 集成沙盒提供者。
- [LangSmith 沙箱集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/sandboxes/langsmith.md): 使用 LangChain Python 集成 LangSmithSandbox 类型。
- [ModalSandbox 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/sandboxes/modal.md): 使用 LangChain Python 集成 ModalSandbox 沙盒后端。

## 开源框架 · Python SDK · 集成 · stores

- [AstraDBByteStore 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/stores/astradb.md): 使用 LangChain Python 集成 AstraDBByteStore 存储。
- [BigTableByteStore 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/stores/bigtable.md): 使用 LangChain Python 集成 BigTableByteStore 存储。
- [ElasticsearchEmbeddingsCache 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/stores/elasticsearch.md): 使用 LangChain 集成 ElasticsearchEmbeddingsCache 存储。
- [LocalFileStore 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/stores/file_system.md): 使用 LangChain Python 集成 LocalFileStore 存储。
- [InMemoryByteStore 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/stores/in_memory.md): 使用 LangChain Python 集成 InMemoryByteStore 存储。
- [存储集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/stores/index.md): 使用 LangChain Python 集成存储。

- [开源框架 · Python SDK · 集成 · vectorstores (34 pages)](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/_llms/python-sdk-vectorstores.txt): Documentation for 开源框架 · Python SDK · 集成 · vectorstores.

## 开源框架 · Python SDK · 集成 · 中间件

- [(MODULE_NAME) 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/middleware/TEMPLATE.md): 使用 LangChain Python 集成 (MODULE_NAME) 中间件。
- [Anthropic 中间件集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/middleware/anthropic.md): 使用 LangChain Python 集成 Anthropic 中间件。
- [AWS 中间件集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/middleware/aws.md): 使用 LangChain Python 集成 AWS 中间件。
- [Microsoft Foundry 中间件集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/middleware/azure_ai.md): 使用 LangChain Python 集成 Azure AI 中间件。
- [中间件集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/middleware/index.md): 使用 LangChain Python 集成中间件。
- [NVIDIA 中间件集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/middleware/nvidia.md): 使用 LangChain Python 集成 NVIDIA 中间件。
- [OpenAI 中间件集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/middleware/openai.md): 使用 LangChain Python 集成 OpenAI 中间件。
- [ScaleDown 中间件集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/middleware/scaledown.md): 使用 LangChain Python 集成 ScaleDown 中间件。

- [开源框架 · Python SDK · 集成 · 工具 (40 pages)](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/_llms/python-sdk-f392325a.txt): Documentation for 开源框架 · Python SDK · 集成 · 工具.

## 开源框架 · Python SDK · 集成 · 文本切分

- [分割 Markdown - 文本分割器集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/splitters/markdown_header_metadata_splitter.md): 使用 LangChain Python 集成 Split markdown 文本分割器。
- [分割 JSON 数据 - 文本分割器集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/splitters/recursive_json_splitter.md): 使用 LangChain Python 集成 Split JSON 数据文本分割器。
- [分割 HTML - 文本分割器集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/splitters/split_html.md): 使用 LangChain Python 集成 Split HTML 文本分割器。

## 开源框架 · Python SDK · 集成 · 智能体

- [使用 HanaSparqlQAAgent 进行问答](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/agents/sap_hana_sparql_qa_agent.md): 使用 LangChain Python 集成 HanaSparqlQAAgent 类型

- [开源框架 · Python SDK · 集成 · 模型供应商 (101 pages)](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/_llms/python-sdk-98009be8.txt): Documentation for 开源框架 · Python SDK · 集成 · 模型供应商.

## 开源框架 · Python SDK · 集成 · 模型供应商 · portkey

- [Portkey 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/providers/portkey/index.md): 使用 LangChain Python 与 Portkey 集成。
- [日志、追踪和监控 Portkey 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/providers/portkey/logging_tracing_portkey.md): 使用 LangChain Python 与 Portkey 日志记录、跟踪和监控。

## 开源框架 · Python SDK · 集成 · 记忆

- [内存集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/memory/index.md): 使用 LangGraph 检查点和存储持久化智能体短期和长期记忆。
- [使用 MongoDB Atlas 的长期内存](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/memory/mongodb-long-term-memory.md): 使用 MongoDBStore 和 MongoDB Atlas 持久化智能体长期记忆。
- [使用 MongoDB Atlas 的短期内存](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/memory/mongodb-short-term-memory.md): 使用 MongoDBSaver 和 MongoDB Atlas 持久化智能体短期记忆。

## 开源框架 · Python SDK · 集成 · 长期记忆

- [商店集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/python/integrations/long-term-memory/index.md): 集成 LangGraph 长期记忆的存储后端。

## 开源框架 · contributing

- [贡献代码](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/contributing/code.md): 欢迎代码贡献！无论你是修复 Bug、添加功能还是提升性能，你的贡献都将帮助为成千上万的开发者提供更好的开发者体验。
- [联合营销](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/contributing/comarketing.md): LangChain 拥有超过 6000 万月下载量，拥有大量开发者正在构建 LLM 应用。我们不仅列出集成，还旨在突出高质量、具有教育意义的应用案例，以激发开发者并推动生态系统发展。
- [贡献文档](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/contributing/documentation.md): 我们欢迎为 LangChain 文档做出贡献，包括新功能、集成，以及现有文档的改进。
- [实现 LangChain 集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/contributing/implement-langchain.md): 集成包是用户可以为其项目安装的 Python 包。它们实现了一个或多个遵循 LangChain 接口标准的组件。
- [贡献集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/contributing/integrations-langchain.md): 集成是 LangChain 的核心组件。
- [贡献](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/contributing/overview.md): 欢迎！感谢您对贡献的兴趣。
- [发布集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/contributing/publish-langchain.md): 将您的集成向社区开放。
- [使用标准测试](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/contributing/standard-tests-langchain.md): 标准测试确保您的集成按预期工作。

## 开源框架 · openwiki

- [自动化更新](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/openwiki/automate-updates.md): 使用 GitHub Actions、GitLab CI 或 Bitbucket Pipelines 调度 OpenWiki 文档更新
- [命令参考](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/openwiki/cli-reference.md): OpenWiki 命令行使用、标志和连接器子命令
- [代码模式](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/openwiki/code-mode.md): 使用 OpenWiki 为编码智能体生成和维护存储库文档
- [自定义 OpenWiki](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/openwiki/customize.md): 忽略 OpenWiki 的路径、维基指令、智能体指针和遥测数据
- [编码代理集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/openwiki/integrations.md): 使用主机模型和工具在 Codex、Claude Code、GitHub Copilot、OpenCode、Cursor、IBM Bob、Kiro、Oh My Pi 或 Antigravity 中运行 OpenWiki
- [OpenWiki](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/openwiki/overview.md): 写入和维护智能体维基的命令行工具，使编码智能体工作更高效
- [个人模式](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/openwiki/personal-mode.md): 使用 OpenWiki 从配置的源构建本地个人脑维基
- [模型提供方](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/openwiki/providers.md): OpenWiki 支持以下提供者：
- [快速入门](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/openwiki/quickstart.md): 安装 OpenWiki，配置模型提供者，并生成您的第一个维基
- [搜索与链接维基](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/openwiki/search-and-link.md): 在 MCP 上搜索 OpenWiki 页面，并将相关的存储库维基分组到工作区
- [可视化您的维基](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/openwiki/visualize.md): 探索一个 OpenWiki Markdown 维基，具有本地交互式节点图和阅读器

## 开源框架 · reference

- [参考](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/reference/overview.md): LangChain 和 LangGraph Python 和 TypeScript 库的全面 API 参考文档。

## 开源框架 · 核心概念

- [上下文概述](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/concepts/context.md): 上下文工程是指构建动态系统，该系统提供正确信息与工具，并以正确格式呈现，使 AI 应用能够完成任务。上下文可沿两个关键维度进行表征：
- [人机协作概述](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/concepts/human-in-the-loop.md): 智能体如何暂停工具调用以供人工审核，以及每次调用和批量中断的区别。
- [内存概述](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/concepts/memory.md): 记忆是一个能够记住先前交互信息的系统。对于智能体而言，记忆至关重要，因为它能让智能体记住之前的交互、从反馈中学习并适应用户偏好。随着智能体处理更复杂的任务和大量用户交互，这种能力对于效率和用户满意度都变得不可或缺。
- [运行时、框架和工具](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/concepts/products.md): LangChain 维护了多个开源包来帮助您构建智能体。每个包在智能体开发栈中都扮演着不同的角色。理解 智能体框架、智能体运行时 和 智能体适配器 之间的区别，有助于您为您的需求选择合适的工具。
- [提供者和模型](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/concepts/providers-and-models.md): LangChain 为您提供了一个统一的 API 来使用来自任何提供商的模型。安装一个提供商包，选择一个模型名称，然后开始构建——无论您使用 OpenAI、Anthropic、Google 还是其他任何受支持的提供商，相同的代码都能正常工作。

## 开源框架 · 集成 · backends

- [后端集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/integrations/backends/index.md): 深度智能体的文件系统后端。

## 开源框架 · 集成 · 文本切分

- [按字符分割 - 文本分割器集成指南](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/integrations/splitters/character_text_splitter.md): 基于字符的分割是最简单的文本分割方法。它使用指定的字符序列（默认："\n\n"）进行分割，块长度以字符数量衡量。
- [代码文本分割器集成指南](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/integrations/splitters/code_splitter.md): 支持的语言存储在 langchaintextsplitters.Language 枚举中。它们包括：
- [文本分割器集成](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/integrations/splitters/index.md): 使用 LangChain 与文本分割器集成。
- [递归分割 - 文本分割器集成指南](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/integrations/splitters/recursive_text_splitter.md): 这个 文本分割器 是通用文本推荐的分割器。它通过一组字符进行参数化。它会按顺序尝试在这些字符上分割文本，直到块足够小。默认列表是 ["\n\n", "\n", " ", ""]。这会尝试尽可能长时间地保持所有段落（然后是句子，然后是单词）作为一个整体，因为这些通常被认为是语义上最相关的文本片段。
- [按 Token 分割 - 文本分割器集成指南](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/integrations/splitters/split_by_token.md): 语言模型有 Token 限制。您不应超过 Token 限制。当您 将文本分割 成块时，因此计算 Token 数量是一个好主意。有很多 Tokenizer。当您在文本中计算 Token 时，您应该使用与语言模型中相同的 Tokenizer。

## 开源框架 · 集成 · 模型供应商

- [Cala](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/langchain/oss/integrations/providers/cala.md): Cala 是一个经过验证的 AI 智能体知识图谱。 它返回结构化、有来源引用、可追溯的事实——而不是原始的网页抓取内容。 每个答案都包含引用、置信度分数和实体级别的可追溯性， 使其适合需要可审计、抗幻觉检索的生产环境智能体。

> The links below point to documentation indexes. Follow each `/_llms/` index recursively until you reach documentation pages.

## Indexes

- [开源框架 · Python SDK · 集成 · vectorstores (34 pages)](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/_llms/python-sdk-vectorstores.txt): Documentation for 开源框架 · Python SDK · 集成 · vectorstores.
- [开源框架 · Python SDK · 集成 · 工具 (40 pages)](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/_llms/python-sdk-f392325a.txt): Documentation for 开源框架 · Python SDK · 集成 · 工具.
- [开源框架 · Python SDK · 集成 · 模型供应商 (101 pages)](https://langchain-docs-zh.mintlify.app/_llms/python-sdk-98009be8.txt): Documentation for 开源框架 · Python SDK · 集成 · 模型供应商.


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