从后端到 AI：LangChain 入门和实战

## 1 Langchain的核心组件 那肯定就是Chain 当然！ Langchain是一种功能强大且灵活的链式处理框架，广泛应用于各种数据处理和分析任务中。它的核心组件是Chain，这是所有

## 1 安装依赖 ```python ! pip install --upgrade langchain ! pip install --upgrade openai==0.27.8 ! pip

## 1 长文本切分信息丢失处理方案 ![](https://my-img.javaedge.com.cn/javaedge-blog/2024/06/5b96003443c83dca77bd

## 1 文档切割器和按字符分割 ### 1.1 原理 1. 将文档分成小的、有意义的块(句子). 2. 将小的块组合成为一个更大的块，直到达到一定的大小. 3. 一旦达到一定的大小，接着开始

loader机制让大模型具备实时学习的能力： ![](https://my-img.javaedge.com.cn/javaedge-blog/2024/06/cbf5df8cd1b29adece

## 1 模型 来看两种不同类型的模型--LLM 和聊天模型。然后，它将介绍如何使用提示模板来格式化这些模型的输入，以及如何使用输出解析器来处理输出。 LangChain 中的语言模型有两种类型

## 1 根据长度动态选择提示词示例组 ![](https://my-img.javaedge.com.cn/javaedge-blog/2024/06/45ea60ef30cf967cdc9

超越chatGPT:学习使用prompts模板来调教LLM的输入输出，打造自己版本的"贾维斯" ## 1 Model I/O：LLM的交互接口 任何语言模型应用程序的核心要素都是......模型

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LLM大模型与AI应用的粘合剂。 ## 1 langchain是什么以及发展过程 LangChain是一个开源框架，旨在简化使用大型语言模型构建端到端应用程序的过程，也是ReAct(reason

## 1 行业全景图 ![](https://my-img.javaedge.com.cn/javaedge-blog/2024/05/b1d2fac151a37ffed573b572e7ad