第一课 课程伊始，我们对大语言模型有了清晰的认识。大语言模型作为一种人工智能模型，利用深度学习技术，如神经网络，来理解和生成人类语言。其庞大的参数数量使其能够捕捉复杂的语言模式。它就像一个巨大的预测机器，通过对大量训练数据的学习，预测下一个词是什么。然而，我们也需明确，大语言模型并非真正理解语言，只是基于概率模型进行预测，所以有时会出现错误或生成不合理的内容。
LangChain 作为强大的应用开发工具，在大语言模型的基础上展现出了极大的优势。它的灵活性和模块化特性，让开发者能够轻松地调用语言模型并开发新的应用。无论是新手还是经验丰富的开发者，都能在 LangChain 中找到适合自己的开发方式。
安装 LangChain 的过程相对简单，但需要注意的是，默认安装可能无法满足所有需求。我们可以通过特定的安装命令引入大多数依赖项，如pip install langchain[llms]。安装完成后，及时更新到最新版本也是很重要的，以确保能够使用较新的工具。
OpenAI 的 API 是我们学习的重点之一。LangChain 本质上是对各种大模型提供的 API 的套壳，因此了解 OpenAI 的 API 设计思路有助于理解 LangChain 的底层逻辑。OpenAI 提供了多种类型的模型，其中 Chat Model 和 Text Model 是大语言模型的代表。Chat Model 用于产生人类和 AI 之间的对话，如 gpt-3.5-turbo 和 GPT-4；Text Model 则在 ChatGPT 出现之前被广泛使用，如 text-davinci-003。
在调用 OpenAI 的模型时，我们需要注册账号并获取 API Key。对于 Text 模型，调用过程包括导入 API Key、创建 Client、指定模型并调用 completions 方法等步骤。而 Chat 模型的调用流程与 Text 模型类似，但输入和输出的数据格式有所不同，且包含消息和角色的概念。
最后，我们通过 LangChain 来调用 OpenAI 的 Text 和 Chat 模型。这只是对 OpenAI API 的简单封装，使得调用过程更加简洁。
通过这一阶段的学习，我对 LangChain 和大语言模型有了更深入的理解。期待在后续的学习中，能够进一步掌握 LangChain 的高级应用，为人工智能领域的开发贡献自己的力量。
