Langchain学习教学

提示工程-下 CoT这个概念来源于学术界，是谷歌大脑的Jason Wei等人于2022年在论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Larg

使用 FewShotPromptTemplate 什么是FewShot Few-Shot（少样本）、One-Shot（单样本）和与 Zero-Shot（零样本）的概念都起源于机器学习。

提示工程-上 所以，为什么输出解析器指定的format_instructions之后，为什么能够让模型生成结构化的输出？ 你只需打印最终传递给大模型的提示就好了

输出解析 LangChain提供的解析模型输出的功能，使你能够更容易地从模型输出中获取结构化的信息，这将大大加快基于语言模型进行应用开发的效率。

在上一节中，我们成功的将内部文档都以“文档块嵌入片”的格式被存储在向量数据库里面了，那么当我们向模型提问的时候，模型是如何检索向量数据库并获取相关信息的呢?

LangChain快速搭建的实战项目 *详细的学习文档第二弹！上一期，我们简单了解了一下LangChain框架，并尝试调用了zhipuAI,接下来，让我们用一个实战项目进行具体的了解!

基于青训营AI方向的LangChain学习，总结整理和扩展的学习笔记，将会系统的，面向小白的带你进入LangChain的世界