一、前言 模型既然会胡说八道那为啥不让模型在判断一下自己输出的是否正确呢？🤔 于是我产生了一个想法：提供一些条件让模型自己判断自己的推理是否正确✨ 本文以实现一个知识库为例，但是和其他的知识库有区别。

按照官方文档写了一个 Typescript 版本的 LangChain 调用 OpenAI 的 demo。文章分为两个部份，LangChain 调用 LLMs 的基本流程和代码实现。

背景 baichuan-7B 是由百川智能开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型。 基于 Transformer 结构，在大约1.2万亿 tokens 上训练的70亿参数模型，支持中英双语，上下文

FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！

LangChain 是一个开源的语言建模和对话生成框架，用于构建自然语言处理（NLP）应用程序。它提供了一套工具和库，用于处理文本、生成对话、进行问答等任务。

在使用AI模型的过程中，发现了目前大多数LLM存在的一些问题。如果通过langchain解决这些问题，让我们的生产力提高呢？

LangChain LangChain是一个以 LLM （大语言模型）模型为核心的开发框架，作为一个胶水层框架，极大地提高了开发效率，它的作用可以类比于jquery在前端开发中的角色，使得开发者可

ChatGPT非常强大，但是无法与现实世界中的应用直接相结合。本文将介绍如何使用nodejs和langchain，使用大模型调外部接口、实现知识库问答。

本文会手把手教你如何部署本地大模型以及搭建个人知识库。读完本文，你会收获如何使用Ollama在本地部署大模型以及搭建知识库