我们可以把对模型的使用过程拆解成三块，分别是输入提示、调用模型和输出解析。这三块形成了一个整体，因此在LangChain中这个过程被统称为模型I/O。
- 提示模板：使用模型的第一个环节是把提示信息输入到模型中，你可以创建LangChain模板，根据实际需求动态选择不同的输入，针对特定的任务和应用调整输入。
- 语言模型：LangChain允许你通过通用接口来调用语言模型。这意味着无论你要使用的是哪种语言模型，都可以通过同一种方式进行调用，这样就提高了灵活性和便利性。
- 输出解析：LangChain还提供了从模型输出中提取信息的功能。通过输出解析器，你可以精确地从模型的输出中获取需要的信息，而不需要处理冗余或不相关的数据，更重要的是还可以把大模型给回的非结构化文本，转换成程序可以处理的结构化数据。
Prompt Engineering：
- 给予模型清晰明确的指示
- 让模型慢慢地思考
因此PromptTemplate的from_template方法就是将一个原始的模板字符串转化为一个更丰富、更方便操作的PromptTemplate对象，这个对象就是LangChain中的提示模板。LangChain 提供了多个类和函数，也为各种应用场景设计了很多内置模板，使构建和使用提示变得容易。
语言模型
LangChain中支持的模型有三大类。
- 大语言模型（LLM） ，也叫Text Model，这些模型将文本字符串作为输入，并返回文本字符串作为输出。Open AI的text-davinci-003、Facebook的LLaMA、ANTHROPIC的Claude，都是典型的LLM。
- 聊天模型（Chat Model），主要代表Open AI的ChatGPT系列模型。这些模型通常由语言模型支持，但它们的 API 更加结构化。具体来说，这些模型将聊天消息列表作为输入，并返回聊天消息。
- 文本嵌入模型（Embedding Model），这些模型将文本作为输入并返回浮点数列表，也就是Embedding。而文本嵌入模型如OpenAI的text-embedding-ada-002，我们之前已经见过了。文本嵌入模型负责把文档存入向量数据库，和我们这里探讨的提示工程关系不大。
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。
