写给自己的 LangChain 教程

0. 前置工作 a. 本地部署大模型 使用 Lang chain 开发大模型相关的应用，首先要拥有调用大模型的能力。我们可以在各个大模型的官网购买调用额度，获取到对应的API KEY ，比如 OPEN

1. 格式化数据 在实际应用中，我们的应用的前端和后端之间的数据交换是一个确切参数的 json 数据，我们可能会期望大模型将不可控的用户输入，转换成我们定义好的某个规整结构进行输出，这是一个很常见的需

1. 文件检索 a.Embedding 在大模型的检索中，根据语义来检索相关的内容是必要的，例如我们搜索“手机电池续航”时，可能会想要搜索“充电宝”，“待机时长”等内容，但是如果按关键词搜索可能找不到

1. Agent a. 定义 在刚刚接触大模型相关的学习的时候，我们很容易复杂化 agent 的概念，比如在 cursor 中的 agent 模式下，接收我们输入的命令后它会进行一系列操作，看起来十分