LangChain是一个框架，用于开发由LLM驱动的应用程序。可以简单认为是LLM领域的Spring，以及开源版的ChatGPT插件系统。

不知不觉，LangChain 已经问世一年了。作为一个开源框架，LangChain 提供了构建基于大模型的 AI 应用所需的模块和工具，大大降低了 AI 应用开发的门槛...

LangChain是用来做什么的 一言以蔽之，LangChain是用于构建大语言模型应用的工程化解决方案。 LangChain的结构是什么样的 既然是工程化的解决方案，LangChain符合一般软件的

作为一名从业人工智能行业多年的就业者，我一直被生成人工智能（AI）的能力所吸引。这些AI模型具有生成文本、图像、音乐，甚至代码的非凡能力！为了利用这一力量，Python已经成为首选语言，因为它拥有优秀

在LangChain中，chain（链）是最关键的构建模块，可以被视为 LangChain 中的一种基本功能单元。

本文主要演示了如何从零到一创建及发布一个 gpts 应用，通过调用第三方 API 实现了联网输出摘要的功能。

Langchain 新手完全指南 Langchain 可能是目前在 AI 领域中最热门的事物之一，仅次于向量数据库。 它是一个框架，用于在大型语言模型上开发应用程序，例如 GPT、LLama。

准备好node，pnpm环境。 初始化项目 先创建一个空的文件夹langchain-demo，执行命令以下命令初始化一个项目。 接下来，我们准备一个测试数据，然后将数据摄取到向量数据库中。具体步骤如下

现在的大语言模型都是没有记忆的，都是无状态的，大语言模型自身不会记住和你对话之间的历史消息。根本用不着“时时勤拂拭”，天然就是“本来无一物”。每一次的请求交互、api调用都是独立的，完全没有关联。