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大模型（LLMs�Q�langchain �?PDF 下蝲

转蝲自：(x��)http://www.python222.com/article/1175

相关截图�Q?/strong>

主要内容�Q?/strong>

1. 什么是 LangChain?

LangChain是一个强大的框架�Q�旨在帮助开发�h员��用语�a�模型构徏端到端的应用�E�序。它提供了一套工兗��组

件和接口�Q�可��化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用�E�序的过�E��?/span>LangChain 可以��L��理

与语�a�模型的交互，��多个组仉��接在一��P��q��成额外的资源�Q�例�?/span> API 和数据库�?/span>

2. LangChain 包含哪些核心概念�Q?/strong>

2.1 LangChain �?/strong> Components and Chains 是什么？

注：(x��)一�?/span> Chain 可能包括一�?/span> Prompt 模板、一个语�a�模型和一个输��析器�Q�它们一起工作以

处理用户输入、生成响应�ƈ处理输出�?/span>

2.2 LangChain �?/strong> Prompt Templates and Values 是什么？

• Prompt Template 作用�Q?/span>负责创徏 PromptValue�Q�这是最�l�传递给语言模型的内�?/span>

• Prompt Template 特点�Q�有助于��用戯��入和其他动态信息�{换�ؓ(f��)适合语言模型的格式�?/span>PromptValues �?/span>

��h��Ҏ(gu��)��的类�Q�这些方法可以�{换�ؓ(f��)每个模型�c�d��期望的确切输入类型（如文本或聊天消息�Q��?/span>

2.3 LangChain �?/strong> Example Selectors 是什么？

• 作用�Q�当�(zh��n)�想要在 Prompts 中动态包含示例时�Q?/span>Example Selectors 很有用。他�?/span>接受用户输入�q�返回一�?/strong>

�C�Z��列表以在提示中��用，使其更强大和特定于上下文�?/span>

2.4 LangChain �?/strong> Output Parsers 是什么？

• 作用�Q?nbsp;负责��语�a�模型响应构徏为更有用的格�?/strong>

• 实现�Ҏ(gu��)��Q?/span>

• 一�U?/span>用于提供格式化指�?/strong>

• 另一�U?/span>用于��语�a�模型的响应解析�ؓ(f��)�l�构化格�?/strong>

• 特点�Q��得在�(zh��n)�的应用�E�序中处理输出数据变得更加容易�?/span>

2.5 LangChain �?/strong> Indexes and Retrievers 是什么？

Index �Q�一�U�组�l�文��的方式�Q��语言模型更容易与它们交互�Q?/span>

Retrievers�Q�用于获取相��x��档�ƈ��它们与语言模型�l�合的接口；

注：(x��)LangChain 提供了用于处理不同类型的索引和检索器的工具和功能�Q�例如矢量数据库和文本拆分器�?/span>

2.6 LangChain �?/strong> Chat Message History 是什么？

• Component �Q?/span>模块化的构徏�?/strong>�Q�可以组合�v来创建强大的应用�E�序�Q?/span>

• Chain �Q?/span>�l�合在一起以完成特定��d��的一�p�d�� Components�Q�或其他 Chain�Q�；

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