得益于深度学习的快速发展和数据规模的不断扩大，以GPT、混元、T5等为代表的大语言模型具备了前所未有的自然语言处理和生成能力，然而，在实际应用中，大语言模型的高效存储、检索和推理成为了一个新的挑战。

LangChain开发环境准备-实现私有大模型OpenAI标准接口封装 上节课，我带领小伙伴们完成了baichuan2量化模型的本地部署和基本用例测试。没有看过的小伙伴可以点击链接查看,AI大模型私有

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本文着重介绍了 LLM、RAG、Graph 是什么，以及 LLM 如何同知识图谱结合，让知识抽取更加便利。此外，还讲述了一些 LLM 在数据库领域的应用场景，比如：用自然语言查询数据。

从文本等非结构化数据中抽取结构化信息的技术已经存在一段时间，这并非什么新技术。但是，大语言模型（LLMs）为信息提取技术带来了翻天覆地的变化。

知识图谱，作为一种结构化的知识存储方式，已经在多个领域中得到了广泛的应用。而 LangChain 作为一个大型语言模型的应用库，其灵活性和强大的功能也使得它在 AI 应用开发中发挥了重要的作用。那么，

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大语言模型里面的数据是相对“静止”的，如何让大语言模型跟最新的、完全没训练过的数据结合，装上梦想的翅膀，是基于大语言模型开发的常见问题。文档问答系统是一种常见的用LLM构建的复杂应用程序。

使用 LangChain 开发 LLM 应用，吴恩达与 LangChain 作者联合推出课程。突破 LLM 最大 Token 的限制，可以按需定制对话上下文的具体内容。