LangChain编程基础
简述LangChain编程的核心概念和应用，帮助读者快速上手该工具。
核心组件
- 模型（Models）: LangChain 支持调用多种类型的语言模型，例如 OpenAI 的 GPT 系列，以及 Hugging Face 上的开源模型。开发者可以根据需求灵活选择。
- 提示（Prompts）: LangChain 提供便捷的接口构建和管理提示模板，并支持动态参数注入，从而实现高效的模型交互。
- 链（Chains）: 链将多个模型或其他组件串联起来，形成更复杂的工作流程，例如问答系统、文本摘要等。
- 代理（Agents）: 代理赋予 LangChain 系统自主选择合适工具完成任务的能力，例如根据用户需求选择调用搜索引擎或计算器。
- 内存（Memory）: 内存组件用于在不同交互轮次之间存储和传递信息，帮助模型理解上下文，提升连贯性。
应用场景
LangChain 可用于构建多种自然语言处理应用，例如：
- 聊天机器人: 构建自然流畅的对话系统，处理用户咨询、提供娱乐等。
- 文本生成: 生成文章、故事、诗歌等各种类型的文本内容。
- 问答系统: 根据给定文档或知识库回答用户问题。
- 代码生成: 根据自然语言描述生成代码，提高编程效率。
学习资源
文件大小：11.2KB
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