LangChain

本文介绍了 LangChain 中的 Agent 模块，包括其作用、ReAct 框架的实现原理和使用方法，以及常见代理类型（如结构化工具代理、Self-Ask with Search等）

本文详细介绍了 LangChain 中的Chain模块，包括其概念、常见类型（LLMChain、Sequential Chain、RouterChain）及其适用场景和实现方法。

本文介绍了如何使用 HuggingFace 运行开源大语言模型，涵盖大语言模型的发展历史、预训练与微调模式、HuggingFace 的安装与模型调用方法，包括 Llama2 的申请和运行。

本笔记介绍了LangChain中的提示工程，包括提示的基本结构与模板类型，如何使用PromptTemplate和ChatPromptTemplate构建提示，Few-Shot学习思想及其应用

本文详细介绍了如何用 LangChain 构建本地化知识库问答系统，包括数据加载、文本分割、向量数据库配置、信息检索与生成回答的完整流程，并提供优化建议与未来扩展方向。

LangChain 安装与入门 一、大语言模型简介 1. 什么是大语言模型（Large Language Model, LLM）？ 定义：大语言模型是一种基于神经网络的人工智能模型，经过大量文本数据训