大模型应用

模型上下文协议（MCP）在 AI 集成方面迈出了重要一步，通过提供一个标准化的开源框架，MCP 简化了将 LLMs 连接到外部数据源、工具和工作流的过程，消除了复杂的一次性集成的需要。

DeepWiki 正在重新定义探索 GitHub 仓库的含义。凭借其基于 AI 的文档、交互式图表和对话式助手，它将复杂的代码库转变为易于访问且引人入胜的体验。

Chain（链）是LangChain框架中多个执行模块的一种组合。它可以把多个操作（如 LLM 调用、文本处理、工具调用等）连接起来，形成一个完整的任务处理流水线，使得整个 AI 应用更加模块化

Chain（链）是LangChain框架中多个执行模块的一种组合。它可以把多个操作（如 LLM 调用、文本处理、工具调用等）连接起来，形成一个完整的任务处理流水线，使得AI 应用更加模块化

LangChain中的数据连接主要用于处理外部数据，以弥补训练集中数据缺失的问题。接入外部数据处理的通常需要经过数据加载，数据转换，文本数据向量化，以及最后的向量数据存储与检索这几个阶段。

LangChain框架是用于开发大模型应用的，对于任何大模型应用而言，Model（模型）都是最核心的部分。 LangChain 提供了与任何 Model 进行交互的的构建模块， 即 Model I/O

我们在以前学习任何语言第一个入门小demo都是写一个Hell World！，同样我们在学习LangChain框架的时候，也以输出一个“Hell World！”作为我们的入门demo案例

LangChain 是一个用于开发由大型语言模型提供支持的应用程序的框架 （LLMs）。旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序