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LangChain 是构建 LLM 应用的首选框架。CrawlForge MCP 则提供了 LangChain 应用常常需要的网络数据层。两者结合,是 AI 工程师手中的强大组合。
本教程将向你展示 5 种实用的集成模式,并附带可运行的代码示例。
前置条件
在 crawlforge.dev/signup 获取你的 CrawlForge API key——已包含 1,000 个免费 credits。
1. 网络增强的 RAG 流水线
最常见的使用场景:用新鲜的网络数据增强你的 RAG 系统。
问题所在
静态 RAG 系统无法回答有关以下内容的问题:
- 时事
- 更新后的文档
- 实时价格
- 最新发布
解决方案
使用 CrawlForge 按需获取并索引网络内容。
credits 成本: 每获取一个 URL 收取 2 credits
2. 带工具调用的研究 agent
构建一个能够自主搜索和研究主题的 agent。
credits 成本: 每次搜索 5 credits + 每次提取 2 credits
3. 竞争情报流水线
监控竞争对手并提取结构化数据。
credits 成本: 每个竞争对手 2 credits
4. 文档处理链
处理来自网络的 PDF 和文档。
credits 成本: 每个文档 2 credits
5. 实时监控链
跟踪变化并对更新做出响应。
credits 成本: 每次检查 2-5 credits
最佳实践
1. 积极使用缓存
2. 尽可能批量处理
3. 优雅地处理速率限制
开始使用
- 在 crawlforge.dev/signup 注册
- 获取你的 API key(1,000 个免费 credits)
- 安装 LangChain JS 并开始构建