前言 大语言模型（LLM）在早期阶段主要以对话机器人的形式出现，用户通过自然语言向模型提问，模型返回一段看似智能的文本结果。这一阶段，模型能力的发挥高度依赖用户如何提问，同一个问题，用不同的描述方式，

LangChain 中的工具抽象将 TypeScript ​函数与定义函数名称、描述和输入的模式关联起来。工具可以传递给支持工具调用的聊天模型，允许模型请求执行具有特定输入的特定函数。

你是否苦恼于大语言模型输出不尽如人意？是否希望提升模型理解力和生成质量？本文将带你深入AI提示工程的实战，包含七种模型调优策略，助你释放大语言模型的全部潜能！

一. 什么是LLM（大语言模型）？ 1. 发展历程 语言建模的研究始于20世纪90年代，最初采用了统计学习方法，通过前面的词汇来预测下一个词汇。然而，这种方法在理解复杂语言规则方面存在一定局限性。 随

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合**信息检索**和**大模型生成**的AI架构，主要用于提升大模型的知识准确性和上下文理解能力。

介绍 LangChain 是一款围绕 LLMs 构建的开发框架，一边对接各类 LLM 模型，我们可以快速切换使用的模型；另一边提供了一系列工具、组件和接口，可以快速集成外部系统，极大简化了开发 LLM